Agents
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第二章 语言即接口：思维的可编程化
语言从来不只是交流工具，它是人类意图的载体、世界模型的结构、行动的前置逻辑。当 AI 足够强大到“理解语言”时，它理解的不只是句子本身，而是句子背后的目的、关系、因果、约束与隐含结构。正因如此，语言第一次成为“智能的操作系统”。
深入解析 Agent RFT：通过强化学习微调提升智能体性能
本期内容深入介绍了 Agent RFT (Agent Reinforcement Finetuning，智能体强化学习微调)，传统的提示工程和任务优化有其局限性，而 Agent RFT 通过在训练过程中允许智能体调用外部工具并从中学习，从根本上改变了模型的权重。
第一章 你好，Agentic 世界
为什么我们突然进入了“Agentic时代”？过去 AI 更多是一个工具，它执行我们明确给出的命令，而如今的智能体能做的远不止这些。随着语言模型获得规划、反思、调用工具的能力，“Agentic AI”出现了，它不再只是回答问题，而是能“自己去做事情”。
如何构建数据驱动的 Agent 评估体系，解决生产环境 Agent 可靠性问题
当 Agent 应用从 Demo 走向真实生产环境，零星问题会演变为海量请求下的系统性挑战。本期播客分享如何从海量的生产数据中自动发现有价值的模式，如何构建数据驱动的、系统性的质量保障体系，真正提升 Agent 在生产环境中的可靠性。
Comate Agents 成团出道，来 Pick 你的最强 C 位!
一文读懂文心快码多智能体协同开发！👥Zulu、📂Plan、📐Architect、🧪UT、🎨Figma2Code、🧠Deep Read、🤖Actor，谁是你心目中的最强C位？
技术视角：AI Agent 落地局限与产品实现
“智能体（AI Agent）”已成为热门话题。不少RPA（流程自动化）服务商都在大力宣扬“智能体”概念，其核心观点是：智能体（Agent）=大模型（LLMs）+流程自动化（RPA），通俗来讲，就如同数字员工拥有了“大脑”与“手”。 下面简单从技术视觉来聊聊，AI
掌握 Multi-Agent 实践 (一)：使用 AgentScope 实践入门和 Workstation 上手指南
AgentScope是通义实验室开源的multi-agent编程框架，专为开发人员设计，提供了丰富的组件, 全面的文档和广泛的兼容性。同时，AgentScope Workstation提供了在线拖拉拽编程和在线小助手(copilot)功能，帮助开发者迅速上手！支持自定义的容错控制和重试机制，以
Agent 智能体开发框架选型指南
编者按： 本文通过作者的实践对比发现，框架的选择应基于项目具体需求和团队特点，而不是简单追求某个特定框架。不同框架各有优势：
突破瓶颈：如何优化 LLMs 的落地成本和延迟
编者按： LLMs 被视为 AI 领域的一个里程碑式的突破，但要将其应用于实际生产环境，并且还能用对、用好并非易事。模型的使用成本和响应延迟是目前将大语言模型（LLMs）应用于生产环境中的核心难题之一。
