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DeepSeek新开源架构Super-agent：让 AI 管理任务，把人的注意力留给决策

一份是《Super-agent 设计探索：迈向更自主的 Agent 系统》，讨论更完整的系统架构。文章把目标概括为连续、高效、主动、持久。另一份是公开代码仓库。

2026-10-31

从60%到70%+，长城滨银汽金客服Agent的拦截率之战|爱分析案例研究

当Agent技术进入客服场景，这两头必须同时被照顾到。 # **二、老系统的三本账** 2024年之前，长城滨银汽金的客服体系已运行多年。

2026-10-30

一文讲清 Multi-Agent 落地到企业生产 HotTopic

以金融交易分析场景为例：一个市场数据 Agent 负责拉取行情，一个策略分析 Agent 负责计算信号，一个风控 Agent 负责评估仓位，最终由主 Agent 汇总输出决策建议——每个 Agent 只做最擅长的那件事

2026-10-28

制造业Agent如何对接ERP、MES和WMS？API、RPA与智能体编排架构解析

在制造企业的生产现场，经常会遇到这样的情况：ERP里订单已经下达，MES正在执行生产，WMS却还没有对应的实物入库记录。三个系统记录的是同一笔业务，却处在不同阶段，看上去像“数据没对上”，实际可能只是业务状态和记录时点不同。当智能体开始进入生产、供应链和运营流程，ERP、MES、WMS以及大量存量系统怎么连接，也就成了绕不开的问题。比较常见的工程方式，是按照系统开放程度组合使用API与RPA：有稳定接口的系统优先通过API连接；没有开放接口、仍依赖网页或桌面客户端操作的系统，由RPA承接；智能体位于上层，根据业务状态决定下一步调用哪种工具。 ## 1. API、RPA与智能体怎么分工在制造业系统集成中，三者解决的问题并不相同。 ![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/audit-11837377/056d863e6b4cdedc6957d99636637701.png) API适合稳定、标准、高频的数据交换；RPA适合处理没有接口、接口改造成本较高，或者必须通过前端界面完成的操作；智能体负责理解任务、判断状态和组织执行步骤。 |**业务场景**|**连接方式**|**主要职责**| | --- | --- | --- | |ERP、MES、WMS已开放稳定接口|API直连|订单、库存、工单等标准数据交换| |定制MES、老旧C/S系统等缺少接口|RPA|登录、查询、下载、录入、回填| |一条流程同时经过新旧系统|API + RPA|API处理标准链路，RPA补上接口之外的操作| |涉及异常判断和动态分支|智能体 + API/RPA|判断业务状态，选择并调用执行工具| |涉及高风险过账、核心数据修改|智能体 + 人工确认|推进前序流程，在关键节点保留人工复核| 实际项目中，这几种方式往往同时存在。例如，智能体可以通过ERP接口读取生产订单，再调用RPA进入一套没有开放API的老旧MES查询报工状态，随后通过WMS接口核对库存。三套系统的连接方式不同，但可以被组织在同一条业务流程里。 ## 2. 存量系统让API和RPA长期共存 SAP、Siemens等工业软件厂商已经形成较成熟的ERP、MES与生产执行集成体系，但制造企业的实际IT环境通常更加复杂。一座运行多年的工厂里，除了标准ERP，还可能同时存在定制MES、仓储系统、设备管理软件、供应商平台，以及多年未改造的桌面客户端。部分系统能够开放接口，部分只能查询不能写入，还有一些操作至今依赖人工点击页面完成。因此，API很难覆盖所有业务链路。这也是RPA在制造业系统连接中长期存在的原因：它不要求原有系统重新开发接口，可以沿用工作人员原本的操作方式，完成登录、查询、录入、文件下载和结果回填。目前一种比较常见的做法，是将API、RPA和流程编排放进同一套执行体系：开放程度较高的系统直接通过接口交互，存量系统继续由RPA操作，上层智能体根据实时业务状态调用不同工具。企业自动化产品也在沿着这种方向发展，比如金智维的Ki-AgentS可以调用API、RPA以及企业已有工具，K-APA则承接高频、跨系统、长链路流程，并兼容网页、桌面端以及没有API的C/S系统。企业原有接口、自动化流程和存量系统因此可以继续复用，不必为了引入智能体重新建设整套IT架构。 ## 3. 系统接通之后，还要解决状态差异系统之间能够传输数据，并不等于不同系统里的数字一定相同。ERP、MES和WMS原本就在记录生产流程的不同阶段。 ![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/audit-11837377/1a67adf8a37aaedda8e81dd8eb360353.png) 以一批计划生产100件的产品为例，ERP中可能显示100件计划完工，MES已经完成80件报工，WMS实际扫码入库50件。三个数字都可能是准确的，只是对应的业务节点不同。这也是制造企业做跨系统核对时很容易遇到的问题。提高接口同步频率，可以缩短数据传输的时间，却无法改变三套系统本身对业务状态的定义。接口把数据传过去以后，系统仍然需要知道“100件计划完工”“80件已报工”和“50件已入库”分别代表什么。 **智能体参与流程后，可以把这些业务状态纳入同一条任务链进行判断。**例如先检查MES是否已经完成质检，再查询WMS是否收到对应批次；如果数量存在差异，则继续检查退工、暂存、运输或异常入库状态。这时候，**智能体承担的是状态判断和流程调度，具体查询和操作仍然交给API或RPA执行。** ## 4. 跨系统流程需要一条完整的执行记录系统接通以后，异常排查还会遇到另一个问题：**MES、接口平台和WMS各自都有日志，却未必存在一条贯穿整笔业务的执行记录。** ![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/audit-11837377/0873618c9b0bffc3060bc387d67a3428.png) 例如： MES日志 → 记录工序报工和质检状态 API / RPA执行记录 → 记录接口调用和界面操作 WMS日志 → 记录扫码、收货和库位变化这些日志分别能够说明各自系统发生了什么，但一旦出现少入库、重复回写、接口重试或质量退货，仅靠人工把几套日志重新按照时间戳拼起来，排查成本会迅速增加。因此，**跨ERP、MES和WMS的智能体流程还需要保留流程级记录：**任务由谁触发，读取了哪些业务状态，调用过哪些工具，执行到哪个节点，异常在哪里发生，是否经过人工确认。**权限、审批、日志、异常处理和人工接管，也需要贯穿整个执行过程。** 这类治理能力对制造业尤其重要，因为智能体一旦从信息查询进一步进入报工、库存修改、订单处理等生产业务，系统执行结果会直接影响后续环节。 ## 5. ERP、MES、WMS接入智能体的参考架构把前面的关系放在一起，一套制造业智能体连接架构大致可以理解为： ![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/audit-11837377/a74d923d8d94698b53081e4534b8f176.png) **ERP、MES、WMS继续承担各自原有的业务职能，智能体负责读取状态、组织任务和选择执行工具，API与RPA负责把具体动作落到系统中。** 对于已经运行多年、IT环境复杂的制造企业，这种方式的价值在于复用已有系统和接口，同时把过去依赖人工确认、反复切换系统的流程逐步纳入统一的编排、执行和追溯体系。制造业智能体要真正进入生产流程，最终面对的仍然是这些具体问题：数据从哪里取、动作在哪个系统执行、异常怎么处理、过程能不能追溯。API、RPA与智能体的配合，本质上也是围绕这些问题展开。

2026-10-23

腾讯国际服务代理商： Lighthouse vs CVM 出海独立站、轻量 Agent 原型验证怎么选？

另一个常见场景是技术负责人要在两周内跑通一个轻量Agent原型，只想先验证工具调用链路是否成立，不想在网络配置上花时间。这两个任务的共同点是：先问清楚任务，再决定买什么。

2026-10-22

Google给生产Agent配了一名AI质检员，测试团队该把什么交给它？

放到生产Agent旁边，聚类失败对话、复核问题并把诊断锚定到部署源码。

2026-10-22

Agent 要替用户调你的接口：Spring Boot 实现短期令牌、权限降级与人工确认闸门

Skyfire 与 Forter 已经在电商结账链路里实现 **Agent 身份识别与风控集成**，Visa 推出了面向 B2B 发票支付的**可信 Agent 协议**；Stripe 披露通过 Link

2026-10-21

爱分析拆解Data Agent项目全流程：从场景选择到持续运营的四个阶段

内容来源：《2026爱分析·Data+AI应用实践报告》关键词：Data Agent全流程、Data Agent落地路径、Data+AI建设、指标口径治理、智能体运营、AI产业研究、AI行业分析摘要

2026-10-20

[特殊字符] Agent 岗位面试太难？这份 100+ 题中文面试手册，让你直接拿 offer！

最近打开招聘软件你会发现：AI Agent 工程师的岗位薪资，已经悄悄超过了普通后端。但问题来了 ——面试题从哪来？

2026-10-19

消灭Agent孤岛-AI时代新SOA架构体系-从业务系统蒸馏到本体驱动的语义编排

今天企业做 Agent，很多做法把老问题换了个外壳。

2026-10-16

Agent 权限管理与审计日志实践：从「知道要最小权限」到「能落地、可回放、可告警」

Agent 不是人，它没有岗位、没有工龄，也不会自己想起来"我该收敛一下"。

2026-10-15

open-kritt 工程视角：把「找漏洞」拆成可编排的 agent 任务，中文版刚落地

open-kritt 的做法是反过来：不追求一次性看全，而是把一次安全研究拆成一个个小而明确的任务，交给多个 agent 并行跑，最后把结果合并、去重、排序。

2026-10-14

第一次测试“有自己身份”的Agent，最容易漏掉的不是登录失败

第一次测试“有自己身份”的Agent，最容易漏掉的不是登录失败 >摘要：从NIST公开的Agent身份与授权议题出发，用薪资报表导出场景拆解“用户是谁、Agent是谁、凭据代表谁、动作归谁负责”四个容易混在一起的问题

2026-10-13

适合初学者的低代码/无代码 Agent 开发工具：分类、对比与入门路径

## 一、先分类：初学者该看哪一类低代码/无代码 Agent 工具大致分三类： - **零代码型**：拖拽或表单配置，最快出成果，适合第一次搭建。

2026-10-09

AI 智能体落地的七宗“罪”：为什么你的 Agent 项目总在演示后烂尾

出了事连责任都难划分：操作是 Agent 发起的，但批准它这么干的，是写代码的人。

2026-10-08

Manus 新一轮融资超 5 亿美元，成为中国估值最高的 AI Agent 公司

公司没有披露投后估值——但彭博上月已经报道，这轮估值将翻倍到 40 亿美元，让 Manus 成为中国估值最高的 AI Agent 公司。

2026-10-08

我把 DeepSeek 开源的 Agent 框架拆了一遍：原来"插件化"可以做到这种程度

### 第二层：Agent events —— 活体状态 `agent/*` 系列：`agent/created`、`agent/status`、`agent/inbox/*`、`agent/pre-step

2026-10-04

任务跑一半，API 突然报“对话超长“断流：我给 Agent 修的紧急逃生通道

所以我全项目只认一个判定函数，源码在 `agent/context_compressor.py`： ```python # PTL 错误识别的统一口径（四家服务商措辞全认）。

2026-10-03

从 Manager、Agent、MIB 到 Trap，一次理清 SNMP 的工作模型与选择题陷阱

Manager 通常运行在集中管理服务器上，负责向大量 Agent 查询信息，也负责接收 Agent 主动发送的异常通知。

2026-10-02

【黄啊码】一个陪伴类的 Agent 产品，凭什么我觉得它做得好？

而洛小山反复强调“有限比无限更重要”，这句话放在 AI 陪伴Agent中很重要，大模型如果太自由，角色非常容易飘，今天像朋友，明天像客服，后天像一个热情过头的销售顾问。

2026-10-01

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更多资源

Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

腾讯云软件源

为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题，腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构，目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。