- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏CodeGuide | 程序员编码指南
新项目完结，Ai Agent 智能体、拖拉拽编排！
耗时7个多月，38节课程（视频+文档），从 RAG 到 MCP，再实现出互联网企业级，可编排的 Ai Agent 智能体，现已全部开发完成 + 部署上线。 掌握一套可视化链路编排运用能力，通过前端页面的拖拉拽操作，完成 AI Agent 智能体的动态配置、加载和使用（非常丝滑）。 管理界面管理后台目前提供了，代理管理（拖拉拽编排方式配置智能体），资源管理（model、client、mcp、advisor、prompt）数据分析、系统设置，是样例，你可以继续扩展你所需要的内容。 资源管理资源管理下，是配置一个智能体所需的各项资源信息，你可以在这里进行维护。如，MCP 工具管理。5. 页面使用5.1 对话交流5.2 场景解析5.3 监控分析配置后的智能体，可以在智能体选择里进行获取使用。之后进行提问。效果还不错，这里小傅哥验证了配置的智能体进行提问。
64410编辑于 2025-10-14 - 来自专栏CodeGuide | 程序员编码指南
新项目完结，Ai Agent 智能体、拖拉拽编排！
耗时7个多月，38节课程（视频+文档），从 RAG 到 MCP，再实现出互联网企业级，可编排的 Ai Agent 智能体，现已全部开发完成 + 部署上线。 掌握一套可视化链路编排运用能力，通过前端页面的拖拉拽操作，完成 AI Agent 智能体的动态配置、加载和使用（非常丝滑）。 管理界面 管理后台目前提供了，代理管理（拖拉拽编排方式配置智能体），资源管理（model、client、mcp、advisor、prompt） 数据分析、系统设置，是样例，你可以继续扩展你所需要的内容。 资源管理 资源管理下，是配置一个智能体所需的各项资源信息，你可以在这里进行维护。如，MCP 工具管理。 5. 页面使用 5.1 对话交流 5.2 场景解析 5.3 监控分析 配置后的智能体，可以在智能体选择里进行获取使用。之后进行提问。 效果还不错，这里小傅哥验证了配置的智能体进行提问。
54811编辑于 2025-11-21 - 来自专栏DeepHub IMBA
ADK 多智能体编排：SequentialAgent、ParallelAgent 与 LoopAgent 解析
ADK 的编排模式：SequentialAgent、ParallelAgent、LoopAgent可以将多个智能体组合成工作流，流程只定义一次，状态在智能体之间自动传递，故障由系统托管。 它为每个智能体的输出命名，后续智能体用 {placeholder} 语法引用，ADK 自动完成状态传递。 状态管理：数据在智能体之间的流转 这是整个编排机制的核心。ADK 依靠 output key 和占位符语法自动完成状态传递。 总结 以上构建的是一家数字化公司——七个智能体，各有分工，经由结构化状态传递工作，没有胶水代码，没有命令式编排。 但一个现实摆在面前：整个体系仍然是静态的。组织架构在定义时就已固定。 下一个阶段的方向是动态编排——智能体按需创建团队、分配角色、根据负载重新组织协作拓扑。 基础已经搭好，接下来要做的事情更有意思。 by Matteo Gazzurelli
30210编辑于 2026-04-15 多智能体编排实现事故响应100%可执行决策
该论文通过348次模拟实验发现，多智能体编排将可执行建议的生成率提升至100%，且输出结果实现零方差。 系统架构包含一个非LLM协调器，负责任务调度与结果聚合。 规划智能体接收诊断结果作为输入，评估智能体则基于规划输出开展工作。这种上下文传递机制确保了任务链条的连贯性，同时维持了各智能体的专业聚焦。 在具体投资回报率估算中，作者以每月处理100次事故的团队为例，展示了多智能体编排的两大价值来源。 直接人力节省通过消除每次事故5分钟的解释时间，每年可节约100小时，价值20,000美元；平均修复时间降低价值则通过10%的改进，带来额外的50,000美元业务影响。 未来展望与行业影响 该研究证明了多智能体编排在事故响应中的核心价值并非速度提升，而是实现了100%可执行性与零质量方差的突破，将系统从实验工具升级为可承诺SLA的生产级方案。
14710编辑于 2026-05-18🤖 Build Your Own 智能体编排 — 从 Agent 到多 Agent 协作
一句话：从零搭建一个支持「单Agent对话→工具调用→多Agent协作」的智能体编排框架，把"一个人干活"变成"一群人分工"。Part0·缘起：为什么需要智能体编排？ 这就是智能体编排（AgentOrchestration）要解决的核心问题：内容生产流水线（Pipeline）热点发现→资料搜集→文章创作→多语言翻译→多平台发布→知识归档Agent①Agent②Agent③Agent④Agent⑤Agent⑥ │└──────────┬────────┘│││多语言稿││└────────────┬────────┘││发布结果│└──────────┬───────┘│▼✅全自动完成本文目标：从零搭建一个智能体编排框架 设计哲学：三阶进化智能体编排不是一步到位的。 Part2·DesignDeepDive：智能体编排的设计模式2.1三种协作模式模式示意适用场景流水线PipelineA→B→C→D创作流程、审批流程扇出Fan-out/inA→(B1∥B2∥B3)→C
30510编辑于 2026-05-23AI长篇小说写作质量保证体系：从单智能体到多智能体编排
团队模式（带name）Task + team_create + send_message真正多智能体协作❌ 从未触发能力5：CLI集成node scripts/*.mjs自定义脚本编排❌ 未用到验证结果 教训3：工作流编排和智能体架构是两件事· 工作流编排：定义节点顺序、输入输出、质检规则· 智能体架构：定义谁在执行、上下文如何隔离v1把两件事混在一起，用工作流编排规则来弥补架构缺陷。 v2把它们分开：工作流由主智能体编排，质量由独立子智能体保障。更深一层：工具的底层能力和触发方式是两件事。 教训5：子智能体合并的判断标准不是"两个角色类似"就合并，而是两个角色有数据依赖关系才合并。 ：编排+创作+审核编排+验证纯编排，零创作零审核防自欺机制需要8种门控不需要（架构防自欺）不需要代码复杂度check_staging.py 573行checkpoint.py 170行待定实际效果假多智能体真独立子智能体
1.1K10编辑于 2026-04-03- 来自专栏山行AI
crewAI—用于编排角色扮演的AI agent（超级智能体）
crewAI crewAI的标志，两个人在划船[1] 用于编排角色扮演的自治AI代理的尖端框架。通过促进协作智能，CrewAI使代理能够无缝协作，处理复杂任务。 •为什么选择CrewAI[2]•开始使用[3]•主要特性[4]•示例[5]•本地开源模型[6]•CrewAI x AutoGen x ChatDev[7]•贡献[8]• CrewAI Discord 社区 无论您是在构建一个智能助理平台，自动化的客户服务团队，还是多代理研究团队，CrewAI都提供了复杂的多代理互动的支持。 在Autogen中，编排代理的互动需要额外的编程，随着任务规模的增长，这可能变得复杂和繁琐。 ·ChatDev：ChatDev引入了流程概念到AI代理领域，但其实现相当僵硬。 github.com/joaomdmoura/crewAI#getting-started [4] 主要特性: https://github.com/joaomdmoura/crewAI#key-features [5]
12.9K11编辑于 2024-01-12 企业智能体AI编排器的核心作用与架构
企业智能体AI的编排器架构解析根据某咨询机构的调研，近八成企业正在使用生成式AI，但仅有少数企业能从中获得实际效益。解决这一价值难题的关键在于编排功能——这正是智能体实现自主化的核心环节。 平台解决方案营销总监指出，控制平台扮演着“编排器的编排器”角色，将多种工具连接在一起。预计在未来12-24个月内，编排重点将从应用程序和接口转向智能体。 智能体经济的实践路径以某机构的数字劳动力平台为例，该平台为企业提供规模化AI智能体的可视化控制。无论是数据仓库还是客户关系管理系统，所有这些系统都将通过智能体AI实现功能自动化。 “编排器的角色将发生转变，重点是实现跨系统智能体的自动化连接，”总监强调，“在未来的‘智能体经济’中，控制平台将承担跨系统智能体编排的核心职能。” “发展速度将非常快，这意味着供应商必须在六个月内做好准备，”总监表示，“某中心正通过大胆的愿景规划推动智能体经济发展，而编排技术正是实现业务成果的核心载体。”
19810编辑于 2025-09-28- 来自专栏大模型应用开发
Data Agents-Part 2 ：揭秘 AI 量产关键：多智能体编排
定制化AI系统开发全流程：多智能体编排才是量产关键在定制化AI系统的完整生命周期里，咱们一般会按三步走来：基于现成的预训练大模型（比如GPT-5、Claude这类狠角色）针对特定领域任务做微调结合真实业务场景的反馈 ，用强化学习打磨效果但要把模型的“蛮力”转化为能落地的产品，还得补上第四步——多智能体协同编排。 、以及该派哪个智能体上场专项智能体（Sub-Agents）：个个身怀绝技，但术业有专攻web_researcher（网页研究员）：负责从公开网络上扒数据chart_generator（图表生成器）：跑Python 网页研究员：互联网数据搬运工这是一个基于React框架的简单智能体，用Tavily工具实现网页搜索：tavily_tool = TavilySearch(max_results=5)web_search_agent financial regulations", "enabled_agents": ["web_researcher", "synthesizer"],}graph.invoke(state)编排层才是量产的关键这套多智能体编排层
61810编辑于 2025-12-20 - 来自专栏张善友的专栏
Lucia 智能家居自治系统：基于多智能体编排与边缘计算融合
该框架大幅消减了构建、管理和监控自治智能体所需的样板代码，使得 Lucia 这样的开源项目能够以极低的开发成本实现企业级的多智能体编排模式。 隐私至上与数据主权：本地化推理与边缘计算的胜利 如果说底层框架和多智能体编排赋予了 Lucia 强大的智能，那么对隐私保护的极致追求则是驱动该项目诞生的灵魂。 由于 Lucia 的多智能体图论路由与 Home Assistant 的设备控制均发生在封闭的局域网内部，因此即使在外部光缆被切断的极端物理隔离状态下，Lucia 的多智能体编排、上下文理解与设备自动化逻辑依然能够完美 系统将一直处于等待状态，直到捕获到用户明确的生物识别或密码学授权指令后，编排器才会放行执行智能体完成最终的高危动作。 随着边缘计算硬件算力的按照摩尔定律持续飙升，以及.NET 10 等企业级框架对多智能体编排技术的彻底民主化，可以预见，以 Lucia 的多智能体本地化架构为蓝本的系统，必将不可逆转地成为构建安全、灵敏、
48210编辑于 2026-03-08 - 来自专栏大模型应用
智能体构建：基于SKILL的AI智能体构建：模块化能力编排+实时交互系统全实现.136
基于SKILL构建 AI 智能体，本质上就是让AI从即兴发挥变成按规办事，让每一项能力都可注册、可调度、可监控、可迭代。 什么是 SKILL SKILL可以理解未智能体的“能力插件”，是封装特定任务逻辑、输入输出、触发条件与执行流程的标准化单元，也是AI智能体能够落地业务、解决实际问题的核心基础。 SKILL 架构的核心价值2.1 模块化将智能体的能力拆分为独立的SKILL单元，每个SKILL负责一项具体任务，开发时可分工协作，不同开发人员负责不同SKILL；迭代时只需修改对应 SKILL，无需改动整个智能体代码 四、SKILL 智能体整体架构1. 分层架构图用户交互层与前端/API网关作为入口，将请求汇聚至 Agent核心层。 五、SKILL 智能体完整实现1.
49021编辑于 2026-06-13 - 来自专栏人工智能项目落地实战
深入解析AI Agent和智能体编排
二、核心概念：AI Agent技术演进与智能体编排革命 1. 智能体编排：从单兵作战到集团军协同 当电商平台在618大促期间，需要同时协调2000个智能体处理订单、风控、客服等任务时，单点智能的局限暴露无遗。 这正是智能体编排系统的价值所在： 技术架构的三重突破 1. 动态工作流引擎 动态工作流引擎是一种能够根据任务需求和环境变化，实时调整任务执行流程的系统。 在实际企业生产环境中，举个例子，药企部署智能体编排系统后，药物研发流程产生质变： 文献分析Agent自动提取5000篇论文的核心结论（耗时从3周→4小时） 分子模拟Agent集群并行测试1200种化合物组合 当我们理解AI Agent从"执行工具"进化为"认知实体"，智能体编排从"机械调度"升级为"元认知协调"，就能洞察DeepSeek与Manus的平台差异本质上是对未来智能形态的不同解法。
1.9K61编辑于 2025-03-10 多智能体系统设计：5种编排模式解决复杂AI任务
AI智能体同样如此。随着系统从单体模型向多智能体架构演进，编排成为核心技术能力。仅仅拥有强大的智能体远远不够，关键在于让它们有效协作。 编排本质上是设计智能体间的通信协议、工作流程和决策机制，使整个系统能够处理故障、协同工作，完成单一智能体无法胜任的复杂任务。我们这里分析5种主流的智能体编排模式，每种都有其适用场景和技术特点。 分层编排模式：专业化分工体系分层编排建立了明确的管理层次，编排智能体负责任务理解、分解和调度，专业智能体负责具体执行。这种模式能够处理复杂的跨领域问题。 每个子智能体在自己的专业领域内进行深度优化，主编排智能体负责协调和最终整合。这种模式的挑战在于编排逻辑的复杂性和故障传播的控制。 总结大模型能力的快速提升正在改变编排架构的必要性。GPT-5等新一代模型展现出强大的上下文理解和多任务处理能力，单一模型通过精心设计的提示就能完成以前需要多智能体协作的任务。
1K00编辑于 2025-09-01- 来自专栏AI人工智能
CrewAI与LangGraph：下一代智能体编排平台深度测评
开篇摘要在过去的一年里，我深度研究了多种智能体编排平台的技术演进，见证了从单一智能体应用向多智能体协作系统的转变。 本文将从技术架构、编排方式、工作流设计、集成方案四个维度深入分析这两个平台的技术特点，并建立量化测评体系，为开发者选择合适的智能体编排平台提供参考依据。 通过实际代码示例和性能对比，我希望能够帮助读者更好地理解下一代智能体编排技术的发展方向。️ ，简单任务内存占用245MB189MB运行时峰值内存并发处理5个任务/分钟8个任务/分钟同等硬件条件错误恢复时间4.2s2.1s模拟网络异常扩展响应时间线性增长对数增长智能体数量1-20 量化测评体系基于预设的测评体系 ，我相信智能体编排平台将朝着统一标准化、低代码/无代码化和智能化自动编排的方向发展。
2K10编辑于 2025-07-17 - 来自专栏Go语言学习专栏
5 - 工具调用 - AI 超级智能体项目教程
1）联网搜索 2）网页抓取 3）资源下载 4）终端操作 5）文件操作 6）PDF 生成 而且这些需求还可以进行组合 如果 AI 能够完成上述需求，就不再只是一个有知识的 “大脑”，而是有手有脚，会利用工具完成任务的 “智能体” 了。 try { String response = HttpUtil.get(SEARCH_API_URL, paramMap); // 取出返回结果的前 5 jsonObject.getJSONArray("organic_results"); List<Object> objects = organicResults.subList(0, 5) ().get("userName")); } } 看源码我们会发现，ToolContext 本质上就是一个 Map： A47lphkkDDkxdCS/rQHpdWHGIqT1c+f0rRj5gEHvdTo
45010编辑于 2026-03-17 智能体案例分析：IT新闻聚合智能体
智能体案例分析：IT新闻聚合智能体 IT新闻聚合智能体通过自动化技术抓取、分析和呈现最新的IT行业动态。这类智能体通常结合自然语言处理（NLP）和机器学习技术，从多个来源筛选高价值信息。 核心功能包括： 实时爬取主流科技媒体（如TechCrunch、Wired、The Verge） 自动分类（人工智能、网络安全、云计算等） 情感分析判断新闻倾向性 生成摘要简化阅读 典型应用场景： 投资机构追踪技术趋势 text-classification", model="distilbert-base-uncased") summarizer = pipeline("summarization", model="t5-
49211编辑于 2025-12-17传媒AIGC智能体落地指南：基于混元大模型的业务编排与分发重构
理想的行业架构需要一个兼具灵活编排、多模型调用与全渠道分发能力的通用问题解决器。 构建“一应、多引、多模”的专属智能体架构 为解决上述瓶颈，腾讯云推出了面向传媒行业未来的AIGC智能体应用平台解决方案。 该方案以具备规划（Planning）、记忆（Memory，基于向量数据库）和工具使用（Tool Use，调用API）能力的AI-Agent为核心，重构传媒业务工作流： 双核心产品驱动： 大模型应用构建开发平台：支持智能体编排与工作流编排 传媒AIGC智能体应用：提供开箱即用的智能体对话与AI多模态（图片/视频）创作功能。支持文本生成、图生图及自定义行业专属风格，二期将支持企业根据特定需要上传自定义模型及知识库。 企业利用开发平台构建自定义业务智能体（企业私有智能体），实现内部工作流的深度嵌套，赋能新质生产力。 第三阶：开放商业化。企业将To C的公域智能体发布至腾讯元器平台。
29510编辑于 2026-05-30- 来自专栏全栈程序员必看
5G NR协议_5G切片编排器
系列文章目录 5G/NR 网络切片之NSSAI分类 5G/NR 网络切片之NSSAI配置 5G/NR 网络切片之NSSAI配置更新 5G/NR 网络切片之NSSAI包含模式 5G/NR 网络切片之AMF 选择(协议版) 5G/NR 网络切片之NSSAI的注册 5G/NR 网络切片之资源隔离(协议版) ---- 网络切片是一个可以根据每个客户的要求进行差异化处理的概念。 5.15.2.2-1] Slice/Service type SST value Characteristics eMBB 1 Slice suitable for the handling of 5G
1.2K20编辑于 2022-11-11 AI时代MCP+上下文工程能否替代AI智能体+Workflow工作流编排
前段时间我在看了关于上下文工程的资料以后，我就一直在思考一个问题，就是我们把提示词升级到上下文工程以后，再结合MCP协议生态，能不能更好的去替代我们现在用AI智能体+Workflow做的这么一个事情。 所以说基于这个疑问，我刚好昨天也用Google的DeepResearch做了一次深度研究，我的问题很简单，就是上下文工程加上MCP能不能替代AI智能体，整个深度研究报告输出来以后，他也给我做了详细的一个梳理和分析 在深度研究报告中对两种模式进行了详细的分析和对比，并提出AI智能体在任务的规划分解，在反思、在记忆、在精确规则的处理上面仍然有巨大的一些优势。 就是每天提取当天的热点新闻，提取完了以后再形成一个文档，或者是形成一个邮件发送给大家，这个是一个很典型的多步骤处理，往往我们用AI智能体编排来实现的这么一个工程。 所以通过这个简单的验证，我仍然是坚持我的观点，就是随着MCP协议生态的成熟，我们的上下文工程加MCP工具，再加上本地生成的精确处理问题的Python的代码，这三者加起来是一定可以代替大部分当前的AI智能体加
37411编辑于 2025-07-24前投资人获6500万美元种子轮，构建企业AI智能体编排层
又一个旨在帮助企业构建、保护及编排AI智能体的初创公司获得了巨额种子轮融资。 其次，他并非构建一个解决单一问题的产品，而是试图构建完整的智能体编排层，处理从编码到后端基础设施的一切事务，并在需要时介入。 “大多数工具采用现有工作流并在其上叠加智能体，”他说，并补充道，其初创公司的产品“从问题本身出发，然后从头设计和构建正确的解决方案，无论涉及智能体、后端系统、前端还是数据集成。” 顶尖的模型制造商也希望拥有企业智能体平台，其中包括某机构的某产品以及某机构不断扩展的某产品。如果这还不够，大型AI云提供商如某机构的某产品和某机构的某产品也想要这块市场。
17300编辑于 2026-04-17
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号