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搜索[多智能体协作]，共10007篇文章

AI智能体的开发流程

AI智能体的开发是一个从需求定义到部署运维的系统化工程。整个流程可以划分为以下 6个关键阶段。

2026-08-17

近日，PropellerAds宣布升级旗下NIKO AI Agent。新版NIKO AI保留了原有功能，并进一步拓展广告活动创建、编辑、定向、预算、排期、素材和数据管理能力。通过与NIKO AI对话，广告主即可完成多项投放操作，无需在广告管理后台逐项设置。 NIKO AI 新功能：现在能做什么？ NIKO AI 现在可以创建、编辑和查看所有广告形式的广告活动，并支持完整的定向设置、投放排期、预算控制和实时建议。所有操作都可以在一次对话中完成，无需进入广告管理后台。 ●创建所有广告形式的广告活动。NIKO AI 现在支持创建更多广告形式，包括推送、弹窗、Telegram 广告、互动式广告和付费社交流量。你只需描述自己的需求，NIKO AI 就会完成相应设置。 ●直接在聊天中编辑广告活动。需要调整出价、更换目标地区，或修改每日预算上限？NIKO AI 只会更改你指定的字段，其他设置保持不变。此前，NIKO AI 已经具备基础编辑功能，而现在操作速度更快，调整也更加精准。 ●随时查看任意广告活动。你现在可以要求 NIKO AI 调出某个特定广告活动，或显示完整的广告活动列表，所有信息都会集中展示在同一个窗口中。 ●随时获取费率建议。不确定下一步应该设置多少出价？在进行调整前，可以直接询问 NIKO AI。它能够根据任意目标地区、广告形式和付费模式提供建议费率。此前，NIKO AI 只能在创建广告活动时显示出价建议。 ●获取测试预算建议。对于新手来说，最常见的问题可能就是：一开始应该投入多少预算？事实上，即使是进入新市场的资深营销人员，也经常面临同样的问题。现在，NIKO AI 可以根据所选择的广告形式和目标市场，建议一个切实可行的初始测试预算。 ●设置预算上限。你可以直接在聊天中设置广告活动的每日预算和总预算。 ●在一次对话中完成完整定向设置。通过 NIKO AI，你可以设置目标国家或地区、省份、城市、操作系统、设备、浏览器、语言、互联网服务提供商、网络连接类型，以及 VPN 或代理过滤。无需使用下拉菜单，只需在聊天中说明要求即可。此前，NIKO AI 只能设置目标地区和部分基础参数，而现在其定向设置能力已得到全面提升。 ●设置分时投放。你可以按照星期和具体小时安排广告活动的投放时间。只需描述投放计划，NIKO AI 就会自动完成设置。 ●每次上线后获取管理后台链接。广告活动创建完成后，NIKO AI 会发送该广告活动在管理后台中的直接访问链接。 ●咨询广告形式和付费模式。不确定 CPC 或 CPM 哪种模式更适合你的广告活动？或者不知道哪种广告形式更适合你的业务领域？NIKO AI 可以进行说明，并帮助你作出选择。 ●快速复制广告活动。需要测试新的目标地区或广告形式？你可以要求 NIKO AI 复制任何现有广告活动，并只调整需要修改的部分，无需从头重新创建。 ●在聊天中管理广告素材。你可以添加和编辑广告素材，也可以启动或暂停素材，全程无需离开当前对话。 ●管理广告区域和子区域列表。你可以通过 NIKO AI 直接管理广告区域和子区域的白名单及黑名单。 ●随时查看数据和账户余额。你可以要求 NIKO AI 按目标地区、广告形式、日期范围或广告活动查看效果数据，也可以随时查询账户余额。 ●向 NIKO AI 咨询任何有关 PropellerAds 的问题。这是一项非常重要的升级。NIKO AI 已基于 PropellerAds 完整的知识库进行训练，因此它提供的并不是泛泛的 AI 猜测。现在，你可以询问 PropellerAds 平台如何运行、某项具体功能有什么作用，或者哪种策略更适合你的业务领域，并获得基于 PropellerAds 实际专业经验的回答。分享越多，NIKO AI表现越好 PropellerAds表示，广告主提供的信息越详细，NIKO AI越能准确完成广告活动设置并提出相应建议。这些信息可以包括业务领域、转化漏斗、推广内容、投放目标、目标获客成本，以及过去有效或未达到预期的投放方式。根据PropellerAds内部测试，与仅提供少量或不提供背景信息的广告主相比，详细说明广告活动和转化漏斗的广告主，转化数量最高增加144%。首批广告主的使用数据还显示，从注册到生成首个广告活动草稿的速度达到手动操作流程的11倍；NIKO AI广告活动产生的收益达到手动设置广告活动的2至4倍。 PropellerAds建议，广告主在使用NIKO AI时，除投放地区和广告形式外，还应提供业务领域、转化漏斗结构、目标获客成本和过往投放经验。通过将重复性的操作交给NIKO AI，广告主可以将更多时间用于策略制定、测试和扩大投放规模。总而言之，NIKO AI并非一项仅用于展示的AI功能，而是能够切实提升广告投放效率的实用工具。通过将广告活动创建、调整、数据查询及日常管理等重复性工作交由NIKO AI完成，广告主可以减少对管理后台的频繁操作，将更多时间投入策略制定、效果测试和业务规模化，并以更高效、灵活的方式推进广告投放工作。

2026-08-12

AI 英语智能体的开发

开发一款面向语言学习的 AI 英语智能体（AI English Agent），其核心在于将大语言模型（LLM）、语音识别（ASR）、语音合成（TTS）以及多模态技术与二语习得（SLA）教学法进行深度融合

2026-08-11

AI智能体的开发技术

开发人工智能智能体，本质上是为其配置“大脑”、“记忆”、“手脚”和“逻辑决策流程”。核心开发技术主要涵盖以下几个维度。

2026-08-04

Agentic 智能体 React 模式实现

普通的大模型调用是一问一答，问完就结束了。但真实的 Agent 场景不是这样 -- 大模型需要自己判断：我现在信息够不够？不够的话该调用什么工具去补充？拿到结果之后怎么继续推理？

2026-07-28

大厂集体下线「陪聊」智能体

7 月 9 日前后，一条不太起眼但信息量很大的消息在科技圈传开——腾讯元宝、字节豆包、阿里通义千问几乎同一时间宣布，下线用户自建的UGC 自定义智能体功能。

2026-07-17

国产开源智能体推荐2026

Gartner 预测：到 2026 年底，将有 40% 的企业应用集成「任务专用 AI 智能体（task-specific AI agents）」，而 2025 年这一比例还不到 5%。

2026-07-14

AI 智能体记忆机制详解

1）观察：首先，智能体感知任务或用户输入。这是其"眼睛与耳朵"所在，负责接收当前的上下文信息。 2）记忆：随后智能体存储即时上下文与相关对话历史。

2025-08-08

Suna —— 开源通用 AI 智能体

Suna 是一款完全开源的 AI 助手，可帮助你轻松完成现实世界中的任务。通过自然对话，Suna 成为你研究、数据分析和应对日常挑战的数字伴侣--它将强大的功能与直观的界面相结合，能够理解你的需求并提供结果。 Suna 强大的工具包包括用于浏览网页和提取数据的无缝浏览器自动化、用于创建和编辑文档的文件管理、网络爬虫和扩展搜索功能、用于系统任务的命令行执行、网站部署以及与各种 API 和服务的集成。这些功能协调工作，使 Suna 能够通过简单的对话解决你的复杂问题并实现工作流程自动化。

2025-06-20

OpenAI 发布首个 AI 智能体

今日凌晨，OpenAI 正式发布其首个 AI 智能体—「Operator」研究预览版。

2025-01-24

多 Agent 越多越好吗？关于协作、共识与冲突

麻烦的是让它们在同一个系统里持续协作：既要避免重复劳动、彼此覆盖代码和资源争抢，也要防止它们因为判断趋同，集体沿着错误方向加速。

2026-08-18

简单极了：Zadig 托管项目支持上千开发者、多业务线、多环境协作

Zadig on Github/Zadig on Gitee 阅读原文/加入 Zadig 技术交流群这些场景你肯定遇到过 “数千微服务已经上了 K8s，没有业务边界，环境不稳定出了问题，所有人吃大锅饭” “开发无法本地联调自测，集成测试环境 “脏，乱，差”极不稳定，总被其他人干扰” “测试同时验证多个分支，集成合并冲突不断，自动化测试遥遥无期，测试全靠人工验证” “运维无脑排障、重启、删节点，沦为工具人……” 其实这种场景非常普遍，很多企业通过云厂商一股脑把微服务上了云，而配套设施并没有使用云原生方式，CI/CD 工具不是云原生的，系统架构不是云原生的，工程师缺乏云原生的技能... 不要怕！Zadig 可以通过托管项目解决以上问题，并且对现有集群无任何的侵入性，平滑实现云原生 DevOps 开发模式。不同业务线可以清晰的管理所属的服务，开发者也可以方便的对服务进行查看、管理和更新，比如服务查看、Pod Debug、实时日志等。原理如下： Zadig 托管项目对集成环境进行治理下面以 joseph-ring 项目为例，来演示如何通过 Zadig 托管项目对集成环境进行治理。这是一个真实的脱敏业务场景，该企业有 5 条业务线，Java 技术栈为主，包含前后端开发、测试、运维等角色，2000+ 微服务混合部署在一个 K8s 集群若干 Namespace 中，以下将演示如何配置托管项目为该业务线开发和测试同学提供便利性，包括日常开发联调、自测、集成测试验收等。 Step 1 配置集成 K8s 集群集成已有的 K8s 集群到 Zadig 系统点击系统设置->集群管理，添加集群：执行 Agent 安装脚本 Step 2 创建托管项目创建项目基于Kubernetes+托管现有环境的特点组合创建项目 Step 3 按需配置集成环境创建 dev 环境用于日常开发调试设置目标环境名称，选择要托管的 K8s 集群和命名空间选择需要被托管管理的服务后，点击下一步创建 qa 环境用于服务的集成测试验收进入集成环境，设置环境名称：qa，选择 K8s 集群和命名空间类似的操作，可以按需为不同业务线、不同角色配置相应的集成环境。开发者如何使用集成环境进入集成环境页面可以查看服务访问入口，服务状态、管理服务进入服务详情页面可以查看服务入口、切换服务镜像、调整副本、查看实时日志、登入容器做 PodDebug（调试）等。集成环境得到有效的治理后，更多进阶操作建议：新建不同的托管项目应对不同业务线的服务治理通过配置角色权限，可以清晰管理不同角色的权限和审计通过添加 Zadig 构建步骤，实现服务自动更新到集成环境 Zadig 托管项目屏蔽集群背后的复杂度，使得组织的业务边界更加清晰明确、服务更新的过程也清晰可追溯、权限得到有效管理。一线开发者通过接入 Zadig 获得流畅的软件开发体验，可以更多的关注自身业务单元模块的迭代。关于Zadig Zadig 是基于 Kubernetes 设计、研发的开源分布式持续交付 (Continuous Delivery) 产品，为开发者提供云原生运行环境，支持开发者本地联调、微服务并行构建和部署、集成测试等。Zadig 内置了面向 Kubernetes、Helm、云主机、大体量微服务等复杂业务场景的最佳实践，为工程师一键生成自动化工作流。加入开源吐槽群🔥

2021-12-07

基于腾讯云多智能体架构的GEO长尾词挖掘与内容优化系统设计与实现

系统基于腾讯云智能体开发平台ADP的多智能体模式搭建，结合大模型知识引擎LKE、向量数据库VectorDB与混元大模型，覆盖挖词、内容生成、矩阵分发与效果监测全链路。

2026-10-04

OpenAgents 创始人 Raphael Shu：LLM 打破 15 年多智能体强化学习（MARL）技术范式

它绕过了传统的多智能体强化学习（MARL）框架，尝试让智能体通过自然语言进行理解与协作。

2025-11-18

大模型应用开发实战：从Prompt工程到多Agent协作系统

大模型（LLM）的推理能力已足够强大，但将其转化为稳定、可控、可扩展的生产级应用，依然面临诸多挑战：

2026-08-21

谁才是真正的桌面智能体？

不是装在电脑上的 AI 聊天框，也不是手机里的小助理。这篇文章把定义、边界和玩家一次说清。

2026-09-17

AI 智能体的开发与上线

开发并上线一个完整的 AI 智能体（AI Agent），需要贯穿需求设计、核心研发、集成测试、生产部署到运维监控的全生命周期管理。

2026-09-15

AI智能体：当模型开始动手

但问答只是智能的倒影。真正的智能体，不止会说，还会做。它把语言模型当作大脑，把工具当作手脚，把记忆当作经验，把循环当作生命。

2026-09-11

如何应用智能体开展用户运营

感谢社区推荐为首页。用户运营，是数字时代企业成功的关键之一。传统用户运营靠人工堆叠——建社群、做客服、办活动、做分析，每一环都高度依赖人力，成本随用户规模线性上升。

2026-08-28

AI 智能体的开发及上线

开发并上线一款 AI 智能体（AI Agent），重点在于赋予 AI 自主规划、调用工具、利用记忆以及执行复杂任务的能力。整体开发与上线流程可以分为以下 6 个关键阶段。

2026-08-25

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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。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。