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万字长文深度解析最新 Deep Research 技术：前沿架构、核心技术与未来展望
文章深入探讨了 Deep Research Agent 这一新兴技术范式，首先定义了其核心能力和边界，区分了与通用模型及单功能工具的区别。接着，详细阐述了 Deep Research Agent 的核心技术架构，包括静态与动态工作流（单智能体与多智能体）的演进与权衡。文章还重点介绍了智能体如何利用网络搜索、代码解释器和多模态处理等工具，并探讨了提示词工程、监督微调、强化学习和非参数持续学习等优化方…- 0
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OpenAI: 构建 AI 智能体实用指南
文章深度分析了 OpenAI 发布的《构建 AI 智能体实用指南》，首先明确了 AI 智能体作为能够自主代理用户完成任务的新型软件范式，区别于传统工具。接着，详细论述了最适合应用智能体的三类复杂场景：复杂决策、难以维护的规则系统及非结构化数据处理。文章的核心部分阐述了智能体的三大基石：模型（LLM 作为大脑）、工具（连接外部世界的双手）和指令（行为准则），并强调了它们之间的关注点分离优势。在架构与…- 0
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腾讯的这款 AI 数据智能体工具 Lumos，颠覆了传统的数据分析
文章详细介绍了腾讯数据智能体工具 Lumos 的技术实践。该产品 Tomoro 定位为 AI 表格式大数据分析工具，旨在解决非技术用户在传统 BI 数据理解困难和分析工具使用门槛等痛点，通过结合大数据引擎、熟悉的表格 UI 和 AI 能力，实现零门槛自助分析。Lumos 采用多智能体架构来应对复杂数据分析任务，并通过共享工作记忆机制解决 Agent 间的一致性问题。为提升用户体验，文章深入阐述了分…- 0
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从需求到研发全自动：如何基于 Multi-Agent 架构打造 AI 前端工程师
文章深入介绍了蚂蚁消金前端团队开发的 Multi-Agent 智能体平台“天工万象”，该平台底层基于 LangGraph 实现，每个子 Agent 遵循 ReAct 范式，支持自我反思和自主规划工具使用。文章首先阐述了 Multi-Agent 架构相比统一型 Agent 在上下文管理和扩展性上的显著优势，以及 ReAct 范式相比固定工作流在动态决策和按需调用工具上的核心价值。接着，详细探讨了系统…- 0
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基于 LangGraph 的开放式深度研究
本文介绍了 LangChain 的“开放深度研究”代理，这是一个构建于 LangGraph 之上的灵活且可配置的开源解决方案，旨在解决深度研究任务的复杂性和开放性问题。文章强调，有效的研究策略无法轻易预先确定，因此需要一种自适应的方法。该系统分为三个核心阶段：范围界定、研究和撰写。“范围界定”阶段旨在明确用户需求，产出简洁的研究概要；“研究”阶段则采用多智能体架构，由监督代理将子任务分配给并行的子…- 0
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智能体架构
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