Chain of Thought（CoT）和 ReAct 是两种用于提升人工智能模型推理能力的方法，主要区别在…
人工智能中的Multiagent Planning
原文链接 ：Multiagent Planning in AI 在人工智能（AI）的广阔领域中，多智能体规划是…
LangGraph：多智能体工作流
其实多智能提类似mcp一样，都是放置到prompt由llm来决策驱动。 原文链接：LangGraph: Mul…
【Anthropic】借助 Agent Skills 助力智能体适配现实世界
原文链接：Equipping agents for the real world with Agent Ski…
【Anthropic】使用 Claude Agent SDK 构建智能体（翻译）
介绍 Claude Agent SDK（原 Claude Code SDK），助建多类智能体，含构建循环、测试…
LLM选型
模型开发方 主要版本 / 代表性模型 核心特点 / 适用场景 GPT系列 (OpenAI) GP…
为何 Claude Code 如此出色（以及如何在你的智能体中复刻这种魔力）（翻译）
原文 What makes Claude Code so damn good (and how to recr…
【Anthropic】借助智能体编写高效的智能体工具
来源：Writing effective tools for agents — with agents 智能…
告别 LLM “失控”：Parlant 如何重构 AI 智能体开发范式
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McpServer搭建实践
本文目标 mcp协议理解 mcp server生产级部署方案 如何支持集群部署 如何和hertz结合。 如何支…
Trae搭建Agent-模拟Kiro Spec工作流
1 Kiro Spec介绍 官网：https://kiro.dev/ 最大特点 就是通过 规范驱动开发（Spe…
【Anthropic】 我们如何构建multi-agent research系统
原文链接：How we built our multi-agent research system 我们的R…
JSON-RPC 2.0协议
JSON-RPC 2.0 是一种轻量级的远程过程调用协议，它严格定义了请求和响应的数据结构。以下是其规范要求：…
【LangGraph】Multi-agent supervisor – LangGraph中的Agent Supervisor模式
原文地址：workflows-agents 一、 引言 Agent Supervisor模式是LangGrap…
LangGraph的Plan and Execute模式详解（译）
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