Al Agent:从工具助手到自主行动OSC源创会·杭州·115期
🌟 活动主题
AI Agent 从⼯具助⼿到⾃主⾏动 当智能体技术跨越⼯具增强阶段,迈向⾃主协作系统,开发者⾯临架构思维的重构。本次沙 ⻰聚焦AgenticAI范式跃迁与多智能体系统的⼯程化突破,深度探讨范式迁移,从孤⽴AI Agent 到⾃组织智能体集群的架构演进,解析群体智能涌现的⼯程实现路径;以及⼤模型认 知中枢、跨平台通信协议(MCP)、分布式决策框架的技术三⻆如何重构开发基础设施;最终 希望能与各位开发者共同探索出智能体开发与实战的新思路。
🌟 关于源创会
OSC源创会是开源中国社区(oschina.net)主办,聚焦开源、创新的技术沙龙。源创会始终秉承“自由、开放、分享”的宗旨,聚集最优质的技术资源与行业案例,对话最优秀的技术领军人物,为广大开发者带来最新开源技术、前沿技术视角、以及落地实践经验。
🌟 演讲嘉宾及议题
演讲嘉宾: 赵泽伟 蚂蚁集团 智能投研架构师
演讲议题:【agentUniverse 多智能体框架实现专家级金融分析】
议题简介:金融产业因其高度的复杂性、动态性和不确定性,一直是AI及其相关技术的应用热点。随着大模型与智能体技术的快速发展,多智能体协同模式在在解决复杂金融问题方面展现出巨大的潜力。在实际的业务发展过程中,蚂蚁集团通过使用多智能体协同范式,克服众多技术落地难点取得阶段成果。本演讲将深入探讨基于agentUniverse多智能体框架实现专家级金融分析并分享经产业验证的优秀真实案例。
演讲嘉宾: 王利伟 北京知道 AI 业务部总经理
演讲议题:【基于Python-use范式的开源Agent】
议题简介:如何撮合LLM ➕Python生态形成强大的智能体。独创的python use范式,让AI 不光会调用工具,也会自己造工具。分享python use 智能体如何操控本机程序,如何操作物联网设备,如何扮演“黑客”…等等应用示例
演讲嘉宾: 姜天意 网易CodeWave技术负责人
演讲议题:【从 Workflow 到 Agent:构建自己的自主智能体】
议题简介:随着manus的爆火以及openmanus等技术的横空出世,带来了非常惊艳的智能体产品形态,一时间,agent仿佛都迈向了自主决策、自主任务执行、自主记忆的自主智能体时代。本次演讲会从网易自研自主智能体平台coreagent出发,讲解如何通过自主agent,mcp协议,运行沙箱,长短记忆管理等技术构建一个自主智能体产品
演讲嘉宾:成峰 AI博主、独立开发者
演讲议题:【我看到了 Al OS 的雏形】
议题简介:作为一名长期使用 AIcoding 的用户,我在 2023 年基于 ChatGPT 开发了一个计时器,2024 年开发网页 APP 和小程序,再到 2025 年专注于 Agent 编写。今年,我主要开发了旅行规划 Agent 和多人格 Agent。后者应用广泛,例如在读书陪伴、人生教练/心理辅导等领域都有涉猎。
演讲嘉宾: 吕继根 商汤科技 高级算法工程师
演讲议题:【一站式构建你的大模型智能体:用 LazyLLM 解锁 Agent 开发新范式】
议题简介:如何让初学者简单高效的开发出更有价值的大模型应用,尤其是Agent应用,是大家一直关注的问题。本次我将通过介绍LazyLLM项目的设计理念和特性,利用LazyLLM,让新手也能快速开发出更有竞争力的Agent应用;然后介绍基于Lazyllm由浅入深搭建一个Agentic RAG应用以及一键接入MCP, 最后,介绍基于LazyLLM开发的Agent应用开发平台,教大家如何在不会写代码的前提下,也能快速利用图形界面来快速搭建自己的Agent应用
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🌟 合作伙伴
🌟 活动礼品
🌟 报名链接 :https://www.oschina.net/event/8597955
🌟 活动地址 :浙江 杭州 西湖区三墩镇古墩路671号 杭州浙大圆正启真水晶酒店
🌟 关于开源中国
OSCHINA 成立于 2008 年 8 月,目前已建立了相当完善的开源软件分类数据库,收录全球知名开源项目近 10 万款,涉及几百个不同的分类。围绕这些开源项目,OSCHINA 为中国开发者提供了最新开源资讯、软件更新资讯、技术分享和交流的技术平台。2013 年,OSCHINA 建立了代码托管与 DevOps 平台“码云 Gitee”,为广大开发者提供团队协作、源码托管、代码质量分析、代码评审、测试、CI/CD 与代码演示等功能。
经过在开源领域超过十年的深耕,以及与中国本土开源环境的结合,推动了中国开源领域的快速发展。OSCHINA 目前已发展成为国内知名的开源技术社区,社区有 1500 万开发者活跃,长期致力于推动国内开源软件的应用和发展,提升本土开源能力,以及为开源生态环境的优化提供支持。

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京东广告基于Apache Doris的冷热数据分层实践
一、背景介绍 京东广告围绕Apache Doris建设广告数据存储服务,为广告主提供实时广告效果报表和多维数据分析服务。历经多年发展,积累了海量的广告数据,目前系统总数据容量接近1PB,数据行数达到18万亿行+,日查询请求量8,000万次+,日最高QPS2700+。 随着业务的不断增长与迭代,数据量持续激增,存储资源逐渐成为瓶颈。近两年存储资源经历了多次扩容,存储容量增加了近十倍,而日查询请求量仅增长两倍。同时,计算资源的利用率因频繁扩容而相应降低,导致资源浪费。通过对查询请求的分析,我们发现日常查询中有99%集中在近一年的数据上,数据使用呈现出明显的冷热现象。基于此,希望借助Apache Doris探索一种满足线上服务要求的冷热数据分层解决方案,在数据不断膨胀的情况下,降低数据的存储和使用成本。 二、冷热分层方案介绍 截至当前,我们的数据冷热分层实践已历经两种方案,分别是Doris冷数据入湖和Doris冷热数据分层。Doris冷数据入湖方案通过SDC(Spark-Doris-Connector)将Doris中的冷数据转入湖中,入湖后的冷数据可通过Doris外表进行查询。Doris冷热...
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深度剖析 TDMQ RabbitMQ 版经典队列底层存储机制
导语 RabbitMQ 作为开源消息队列的标杆产品,凭借灵活的路由机制与高可用设计,支撑着海量业务场景的消息流转。而经典队列(Classic Queue) 作为 RabbitMQ 最基础、应用最广泛的队列类型,其底层存储机制直接决定了消息处理的性能边界与可用性上限。 理解经典队列的存储架构,不仅是掌握 RabbitMQ 核心原理的关键,更为生产环境的运维优化提供了理论支撑。本文将从文件目录结构、存储格式定义、读写流程到运维实践策略,全面解析经典队列的底层存储实现逻辑,帮助读者深入理解其在消息生命周期管理中的核心作用。 经典队列介绍 RabbitMQ 作为一款历史悠久的开源消息队列,被广泛应用于各个领域。在 RabbitMQ 中,用户使用虚拟主机(Vhost)隔离资源,交换机负责路由消息,队列则是消息存储的最小单元。 用户通过客户端与 RabbitMQ 的服务端建立连接后,基于通道(Channel)实现消息的高效交互:生产者经过通道将消息发送至交换机,由交换机按绑定规则路由至目标队列;消费者则通过通道从队列中拉取消息,完成业务逻辑处理。 在这一过程中,队列作为消息生命周期的核心载体,衍生...
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