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【Ai Agent】Ai Agent News | 9月11日速递
今天是9月11日星期四，让我们一起来看看今天 Ai Agent 带来的 AI 领域的重要动态吧！ *角色定义*：明确AI Agent在企业中的定位和职责 *数据整合*：确保AI Agent能够访问高质量的相关数据 *行动规划*：设计Agent能够执行的具体任务和流程 *反馈机制*：建立持续学习和优化的闭环系统 报告指出，这些系统不同于标准聊天机器人，它们能够自主行动、执行任务，并使用Model Context Protocol (MCP)和Agent-to-Agent (A2A)等协议与其他数字Agent协作 *白板式界面*：团队可以像绘制白板草图一样映射跨企业系统的工作流 *流程与任务挖掘*：ServiceNow将这两种洞察整合到一个平台，帮助企业更好地理解工作执行方式 *多Agent流程*：虽然许多品牌目前仍在隔离环境中部署 真正的Agent力量来自于它们相互连接、访问企业数据以及与执行工作的系统交互的能力。一个无法与其他Agent、工具和应用对话的Agent只是一个孤岛。
36810编辑于 2025-09-17 - 来自专栏自然语言处理
智能体框架：11 个顶级 AI Agent 框架！
最近笔者在找智能体框架，看到一个文章：https://ai.plainenglish.io/11-best-ai-agent-frameworks-for-software-developers-afa1700644bc 本指南将深入探讨当前最优秀的 11 个 AI Agent 框架，比较它们的特性、优势、劣势以及理想的应用场景，帮助您为下一个项目做出明智的决定。 什么是 AI Agent 框架？ 11 个最佳 AI Agent 框架 1. LangChain LangChain 是一个开源框架，已成为构建 AI 驱动应用最受欢迎的选择之一。 对 AI Agent 组件的控制精细 开源且对开发者友好 劣势： 框架相对较新（生态系统仍在演变） 应用场景： 构建复杂的 AI 应用 开发多 Agent 系统 -创建模块化 AI 流水线 研究与分析任务 无论您需要用于构建对话 Agent、多 Agent 协作系统，还是复杂工作流自动化的框架，本指南介绍的 11 个框架都提供了多种选择，以满足不同的需求和技术专业水平。
14.9K52编辑于 2025-07-02 - 来自专栏服务端技术杂谈
AI Agent搭建
一个普遍的误区是，认为工具越多Agent能力越强，但其实这会给Agent有限的上下文与决策系统带来巨大的认知负荷。 正确的思路是，少即是多。 这本质上，是将部分Agent的规划责任，前置到工具的设计当中，是一种责任转移的思路。 当工具库膨胀之后，命名混乱与功能重叠，会让Agent无所适从，通过命名空间来组织工具。 结构化命名，相当于为Agent提供了一张清晰的地图，帮助在正确的场景下，快速定位合适的工具。 同样，工具返回给Agent的内容质量，远比数量更重要。 因为Agent比人类更擅长理解的的内容，也是人类可读的、具有意义的文本，这些高质量内容，可以显著降低Agent在检索任务中的幻觉。 Agent与工具的交互，本质上是一个持续对话场景。 在多轮对话过程中，系统需要根据当前轮次用户的二级意图，快速准确识别出用户所有可能的下一级别的意图。 可以提前将这些意图进行聚合，形成一个个意图对，极大优化了意图图谱的查询效率。
42910编辑于 2026-03-11 - 来自专栏前端工程
我用OpenClaw搭了11个AI Agent，它们学会了自我进化
今天分享一个让我特别兴奋的进展：我的11个AI Agent终于学会了自我进化。 不是我每天教它们，而是它们自己在观察、学习、调整策略。 3.7%（平均只有1-2%） YouTube：28天+833%成长期爆发 这些成绩不是我盯出来的，是11个Agent各自在自己的领域里复盘、迭代、越做越好。 每个Agent都有自己的workspace、记忆系统、Playbook，完全独立运作。 什么叫「自我进化」？ 先看一张截图，这是墨微Agent（负责公众号）每天自动生成的竞品分析： 它在做什么？ 这套系统的价值 对我来说：一个人运营13个平台，靠的就是这套自我进化的系统。 对你来说：如果你也想让AI成为长期伙伴而不是「用完即走」的工具，记忆和进化是必须的。 OpenClaw是开源的（GitHub 195,000+ Stars），如果你也想搭建这样的Agent系统：github.com/openclaw/openclaw 今日互动：你希望AI Agent能自己学会什么能力
2.1K10编辑于 2026-03-04 - 来自专栏C语言
【AI】Chat or Agent ？
随着生成式AI技术的不断进步，关于其未来发展方向的讨论也愈发激烈。究竟生成式AI的未来是在对话系统（Chat）中展现智慧，还是在自主代理（Agent）中体现能力？这一问题引发了广泛的讨论和探索。 一、生成式AI在对话系统（Chat）中的发展方向 1. 多模态对话系统 2.1 语音交互 对话系统将整合语音识别和生成技术，使用户能够通过语音与AI进行对话，同时AI可以通过语音反馈，提供更加自然的交互体验。 4.3 金融 在金融领域，对话系统可以提供投资建议、风险评估、客户服务等，帮助用户做出明智的金融决策。 二、自主代理（Agent）的发展方向 1. 融合应用 生成式AI技术不仅在对话系统和自主代理各自发展，还可以相互结合，形成更强大的综合智能系统。例如，未来的智能助理可以通过自然语言对话与用户交流，同时自主执行复杂任务。 2.
40910编辑于 2024-12-11 AI Agent 简介
，只要任务可拆解为操作流程，就能被 AI Agent 接管。 Agent 与传统 AI 模型的区别 维度 传统 AI 模型 AI Agent 交互方式 单次输入输出 多轮对话、持续交互 决策能力 基于输入直接推理 规划、反思、迭代优化 工具使用 无法主动调用外部工具 自动驾驶汽车、自动化股票交易系统、智能游戏 NPC（非玩家角色）。 模拟 Agent 在虚拟环境中进行模拟、测试和训练。 训练机器人完成抓取任务、模拟城市交通流量优化、新药研发的分子模拟。 持续评估 建立完善的评估指标体系，定期测试和优化 Agent 表现。 容错机制 实现重试、降级、告警等机制，确保系统稳定性。 多 Agent 协作系统 多个专业 Agent 协同工作，形成类似"AI 团队"的组织架构，处理复杂任务。 边缘计算部署 轻量化 Agent 将在手机、IoT 设备等边缘侧运行，实现本地化智能服务。
43710编辑于 2026-04-24AI Agent 觉醒时刻：从单点工具到多Agent协作系统的范式革命
AIAgent觉醒时刻：从单点工具到多Agent协作系统的范式革命大家好，我是摘星。今天我们来聊聊一个正在悄然改变AI行业格局的话题——AIAgent的进化。 就在过去三个月里，我们见证了一个关键转折：AI应用从"问答即终点"的单轮交互模式，全面转向"目标导向、持续行动、多Agent协作"的自主智能体模式。这不是渐进式的功能升级，而是一次范式层面的重新定义。 无论你是想自己动手搭一个私人助手，还是在做AI应用的产品规划，这篇文章都能给你一些实打实的参考。一、为什么Agent突然成了必争之地要理解Agent为什么这么火，先要搞清楚它解决了一个什么问题。 意味着AI不再只是"替你回答"，而是"替你做事"。举几个具体的例子：研究Agent：给定一个研究主题，Agent会自动搜索信息、阅读页面、提取数据、生成报告，整个过程不需要人工干预。 当任务足够复杂时，需要多个专门化的Agent协同工作，这就引出了多Agent系统。
26410编辑于 2026-04-28Python构建AI Agent自主智能体系统深度好文
本文将深入探讨如何使用Python构建一个高效的AI Agent系统，并通过实际案例展示其应用。核心要点环境建模与状态表示动作空间与策略选择奖励机制与反馈循环训练与优化逐一深入讲解每个要点1. 环境建模与状态表示环境建模是AI Agent系统的基础，它决定了Agent如何感知和理解外部世界。状态表示则是将环境中的信息转化为Agent可以处理的形式。原理环境建模：定义环境的规则和状态转换逻辑。 总结本文详细介绍了如何使用Python构建一个高效的AI Agent系统，包括环境建模、状态表示、动作空间、策略选择、奖励机制、反馈循环以及训练与优化。 希望本文能帮助你在实际项目中成功构建和优化AI Agent系统。 总结本文深入探讨了Python构建AI Agent自主智能体系统深度好文的相关技术，从原理到实践，从基础到进阶，希望能够帮助读者全面掌握这一技术。
49310编辑于 2025-12-04- 来自专栏码
如何设计基于Agent的AI应用系统
在一套系统中，Agents可能是由不同的服务商提供，基于AI的训练，Agent表现出自己的认知、情感、个性，这些抽象的表现定性，是我们对它社会行为的总结。 而作为系统，需要制定社会性规则，以在Agent的个性和达成目标之间实现平衡。 AI编程 通过驱动AI来完成某些任务，以编程的方式安排细节与逻辑，由AI来解释任务和完成规划。 ，作为AI系统的开发人员，无法触达这个部分。 同样的道理，我们会让用于执行任务的硬件也与系统本身解耦，不过由于执行硬件是被调用方，因此，这部分封装需要我们AI系统的开发者来完成。 AI应用设计示意图 通过这一架构，我们可以让Agent被无限扩展，而无需调整已有代码。随着agents的数量越来越多，系统能支持的能力也越来越强。
3.3K11编辑于 2024-03-26 AI Agent Skill 科普
让AI帮忙写代码，它每次都要你重新说明代码风格和命名规范。 这些"不可控"的行为，让很多人对 AI 不能完全放手去用，今天，我就来详细聊聊AI Agent Skill 这个让AI变"听话"的工具。 什么是AI Agent Skill？ 简单来说，Skill就是AI的能力说明书和工作手册。 它不是复杂的代码，而是结构化的知识文档。 实战案例解析 写作Agent Skill 以我使用的写作Agent为例，核心架构是： 两层判断机制 先判断工作区（公众号/视频/技术文档等） 再判断任务类型（新写作/修改/审校等） 9步写作流程 从理解需求到最终交付的完整流程 你只需要描述需求，AI就能帮你生成对应的Skill配置。 动态优化Skill可能会根据使用情况自动调整。如果某个规则经常被违反，系统会自动提醒你检查或优化。 总结 AI Agent Skill不是什么复杂的技术概念，它就是一种让AI更听话、更实用的方法。 通过结构化的规则和流程，Skill解决了AI"不可控"的核心问题。
89020编辑于 2026-03-10浅谈AI agent项目
此文主要讲解ai项目集成心得体会个人感觉ai项目与正常开发并无太大区别，你可以理解为就多了一些依赖引入，多了些编码的固定格式。主要涉及几大板块区别，一个是模型引入，即你想使用什么LLM作为基座。 第一个模型引入，简单来说就是需要接入我们的大语言模型，作为我们整个agent项目的衔接。 比如你是业财系统，你直接给他说开那张发票，他能通过tool调用对应开票接口帮你完成开票，又或者是前面很火的千问点外卖，你直接说他就给你筛选出你想要并帮你完成外卖下单。 又或者是公司相应系统的介绍以及涵盖功能等等，你可以上传对应文件来增强LLM的知识库。由此可以看出这是两个操作，一个是你要将内部数据文件导入，然后让LLM能去检索到。 但他常涵盖一套操作，就是我们调用外部的其余api的一个规范化（基于agent的），此处说的其余api其实描述是不大对的但你可以看做类似的这种操作。只是调用api是单次的，一问一答。
15320编辑于 2026-04-13当 AI Agent 成为社会：Multi-Agent 系统公共基础设施的设计与反思
本文通过"虾社会"这一隐喻，系统性地探讨了Multi-Agent系统的公共基础设施设计。 Agent基础设施的概念：AgentInfrastructure=外部于Agent的技术系统和共享协议，旨在调解和影响Agent与其环境的交互。 2.4其他相关工作SAGA(2025)：提出了Agent系统的安全治理架构，强调用户对Agent生命周期的全面控制IoA(2025)：InternetofAgents框架，研究异构Agent的互联互通四层安全治理框架 行为层级式：公共服务层作为"上层建筑"监管Agent层但我们认为，随着Agent数量增长，应该逐步引入经济式（Economic）元素——例如用Token预算机制来调节Agent的资源消耗，用声誉系统来激励合规行为 Gur,I.etal.(2024).AReal-WorldWebAgentwithPlanning,LongContextUnderstanding,andProgramSynthesis.arXiv.[11
40110编辑于 2026-03-29AI Agent + 数据工程
AI Agent的出现，正在从根本上改变数据工程师的工作方式，甚至重新定义这个职业的边界。 从堆人到提效 提到AI Agent，很多人的第一反应是又一个大模型概念。 海内外市场的不同路径 有意思的是，AI Agent在数据工程领域的落地，海外和国内走的是完全不同的路。 海外市场的特点是生态成熟，分工明确。 一位行业前辈最近坦言，做了这么多年系统，现在越来越多人不想一把抓了，开始接受分工和分层。 这种转变不容易，但趋势已经很明显了。 数据Agent的阿喀琉斯之踵 如果说AI Agent给数据工程带来了什么新问题，准确率绝对是最大的那个。 在数据领域，准确性就是生命线。 一个数字算错了，决策就可能走偏。 结语 数据工程遇上AI Agent，不是一场突如其来的革命，而是水到渠成的演进。 那些还在用老办法堆人的团队，也许该停下来想一想：未来的数据工程师，需要具备什么样的新能力？
26810编辑于 2026-02-28- 来自专栏人工智能领域
AI Agent 介绍（130）
一、引言 定义AI Agent AI Agent，即人工智能代理，是指能够在一定环境中自主执行任务或者作出决策的智能系统。 二、AI Agent的基本概念 什么是AI Agent AI Agent，即人工智能代理，是一种能够自主地在特定环境中感知、学习、决策并行动的计算机系统。 推荐系统：根据用户偏好推荐电影、游戏和书籍。 AI Agent的这些应用领域展示了它们的多样性和潜力。 在双11期间，添可利用AI客服助手顺利应对流量高峰并发，客服团队提质提效明显，人工客服应答时间从2-3分钟缩减至8秒，新手客服培训时长降低75%。 2. 斯坦福Agent AI论文：该论文主要探讨了Agent AI这一新兴范式，旨在使AI系统更具交互性，能在不同环境中感知、行动和学习。
2.7K11编辑于 2024-12-18 什么是 AI Agent？
这就是AI Agent（智能体）带来的未来。 什么是 AI Agent？ 与传统AI系统不同，AI Agent具备自主决策能力。你只需要给定一个目标，它就能够独立思考并规划如何达成这个目标，调用各种工具完成任务。 AI Agent如何工作？ 一个完整的AI Agent系统通常包含三大核心模块： 大脑：由大语言模型驱动，负责理解、推理、规划和决策。它就像人类的“总司令”，分析情报并制定战略。 专业领域：在医疗领域，AI辅助诊断Agent能自动生成精准诊断报告；在工业领域，AI Agent可用于质量检测和设备维护。 多Agent协作：多个Agent协同工作，形成复杂的智能网络。 AI Agent代表了人工智能从“被动工具”到“主动助手”的重要进化。
1.2K10编辑于 2025-12-29Agent真的卷疯了，AI办公Agent也来了。
海外版网址在此：https://skywork.ai/ 国内版网址：https://www.tiangong.cn/ 他们的首页是这样的。 我们可以直接让AI，来帮我们处理表格数据。 也可以直接，说出你的要求，让他基于全网的信息给你做筛选，最后屯到表格里。 它甚至会单独帮你开几个sheet，给你准备好，视觉的可视化。 价格上，海外版价格在大部分的同类型Agent产品中，价格算中档。 但是坦诚的讲，相比于大家日常用的非Agent的AI产品，会贵一些，毕竟整体Agent算力消耗在这。 MCP地址：https://mcp.so/server/skywork-super-agents/Skywork-ai 就，我还是想说句佩服的。 你能从每一个细节中感受到，这还是一群真心想让AI好用的人，在用工程师的方式，尝试解决我们每天办公里的小痛点。 昨天，Google已经手起刀落，开始在重构自己的搜索引擎。
66710编辑于 2025-05-23- 来自专栏zinyan
Windows 11 不在支持通过User-Agent 检查客户端系统版本了
说明 web端通常都是通过检测https请求头里面的User-Agent 字段来识别访问的客户端信息。 但是从windwos 11开始有了改变。 单纯的比较User-Agent 的值将无法区分来自windows11还是来自windows 10。需要通过 sec-CH-UA-Platform-Version 进行比较了。 官网介绍：使用Windows 11客户端User-Agent检测客户端提示 - Microsoft Edge Development | Microsoft Docs 上面详细介绍了如何配置。 13.0.0 及以上为windwos 11。 所以，想要知道客户端请求是否来自windows11 不只是系统的问题，还得根据客户的浏览器进行区分。 因为有些浏览器的适配没有做好。 如果你尝试通过js获取系统版本现在已经需要考虑到windows 11了。毕竟也有不少的系统升级到windows11了。
2.3K30编辑于 2023-07-13 - 来自专栏AI智能体从入门到实践
构建AI智能体：Agent2Agent多智能体系统：基础通信与任务协作实现
、Agent2Agent 框架通信示例 示例实现一个简单的Agent2Agent通信框架，展示了多智能体系统的基本工作原理。 (self, agent_id: str, message_handler: callable): self.agents[agent_id] = message_handler建立智能体ID到消息处理函数的映射支持动态加入和退出协作系统 管理器处理了 8 条消息 完成了 1 个跨领域任务八、应用场景复杂问题求解：多个专业智能体协作解决单一智能体难以处理的复杂问题分布式系统管理：智能体协同管理分布式资源和服务多模态AI系统：不同模态的 AI智能体（文本、图像、语音）协同工作自动化工作流：智能体协作完成端到端的自动化流程九、总结 Agent2Agent框架为构建智能体间通信与协作系统提供了坚实的基础。 随着人工智能技术的不断发展，A2A框架将在构建更智能、更自治的AI系统中发挥重要作用。
2K21编辑于 2025-12-09 - 来自专栏AI
AI 智能体（AI Agent）的应用
AI 智能体（AI Agent）的应用非常广泛，几乎涵盖了我们生活的方方面面。它们能够自主地感知环境、做出决策并执行行动，从而完成各种复杂的任务。以下是一些 AI 智能体的典型应用场景。 教育：智能辅导系统： 根据学生的学习情况，提供个性化的学习内容和辅导。语言学习： 提供语言学习工具，例如口语练习、语法纠错等。虚拟实验室： 提供虚拟的实验环境，方便学生进行科学实验。7. 娱乐：游戏 AI： 在游戏中扮演各种角色，例如敌人、队友、NPC 等，提高游戏的可玩性和挑战性。内容创作： 能够生成文本、图像、音乐等内容，例如写小说、作诗、绘画等。 百度的文心一言 APP 上的智能体： 可以进行“视频对话”、背单词、纠正口语，还可以通过 AI 智能体模拟面试、与 AI 古人对话等，体现了 AI 智能体在内容创作和人机交互方面的应用。 总而言之，AI 智能体正在深刻地改变着我们的生活和工作方式。随着技术的不断发展，AI 智能体的应用领域还将不断拓展，为我们带来更多的便利和创新。
1.6K10编辑于 2024-12-23 Agentic OS 技术详解：面向自主AI Agent的操作系统
安全与权限管理面临系统性风险 AI Agent 的自主执行能力越强，其潜在风险也越高。 传统操作系统的权限模型，主要面向用户与进程，并未考虑Agent 的自主行为边界，因此无法满足企业对 AI Agent 的安全治理需求。 四、Agentic OS 发展标志性事件 时间 事件 核心意义 2022年11月 ChatGPT 发布 LLM首次大规模展示通用推理与自然语言交互能力，成为自主智能体爆发的基础 2023年3月 AutoGPT 从工程视角来看，可以将其理解为： “给传统操作系统加装了一层专门面向 AI Agent 的操作系统扩展层（AI-native OS Extension Layer）”。 2. （AI 原生调度系统）。
25410编辑于 2026-05-20
腾讯云开发者
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