AI智能体全景拆解：Function Calling、MCP、Skill与Agent
阅读指南：本文同时面向业务与技术人员阅读，不需要任何AI专业基础，建议按顺序浏览。前两期“业务创新篇-图文”和“业务创新篇-视频”，我们更强调直接给出案例：比如“银行智能查询平台”的 Demo，让你沉浸式感受大模型接入行内系统后的真实效果，而不是堆理论。从“跑通 Demo”到“走向稳定落地”，期间总会卡在几个关键点：Demo 中究竟靠什么让大模型获得“执行能力”？为何不能让大模型直接“裸连”银行内部系统？当业务部门提出“让 AI 去处理业务”时，科技团队需要拿出怎样的架构才能接得住？想要规模化推广，还必须
RIGPS：强化学习驱动的无标签单细胞基因筛选新方案
伴随着单细胞RNA测序（scRNA-seq）技术的迅猛进步，我们能够深入到单细胞层面去监测基因的表达情况，为疾病探究、药物研发及精准医疗开启了全新视界。不过，这项技术也引发了一个严峻难题——如何在浩如烟海的基因中，精准甄选出最具生物学价值的“关键Marker基因”？特别是大部分测序数据缺乏真实标签，在这些无标签的数据中，这一任务更是难上加难。近日，中国科学院计算机网络信息中心科学数据智能与创新实验室团队（DI4Science Lab或DSL）携手新加坡科技研究局（A*STAR）、杜克-新加坡国立大学医学院
AI智能体入门：AI Agent到底是什么
ChatGPT 你肯定已经用过，但你有没有注意到它的一个明显短板——你让它去做事，它往往只会"说"，却不会真正"行动"。AI Agent 正是为了解决这种差距：它不止负责生成内容，还能感知外部情况、做出判断、调用工具并把任务落到结果上。用一句话概括：ChatGPT 像是很会表达的"嘴"，而 Agent 更像是能把事情干完的"手"。所以这其实是 AI 从"能讲"到"能做"的关键分界点，搞明白之后你才算真正入门。我
AI冲击下艺术何去何从？
人工智能影响下艺术何去何从？如果你仍在琢磨：怎么用人工智能（AI）工具去写提示词、去算概率，并且还主要停留在图像生成这一层面，那就说明你对变化的速度有点跟不上。如今的人工智能正加速改写路径，正朝着“AI治理全球化、智能算力规模化、场景应用主流化、多模态实用化……”一路推进。2026年1月9日，中央广播电视总台联合工业和信息化部、中国电子信息产业发展研究院等单位发布了2026年人工智能十大趋势；3月，工业和信息化部批准实施《YD/T 6770—2026 人工智能 关键基础技术 具身智能基准测试方法》，定于6
Java携手Spring AI构建高效多智能体系统
2026年4月最新版：基于 Spring AI 2.0.0-M4 + Spring Boot 4.0.0，代码可直接运行。老实说，去年我还在用单轮对话的方式调用大模型，写出来的东西就像玩具一样。用户多问几句就暴露问题，上下文根本跟不上。今年年初接手了一个智能客服项目，需求方要求系统能够处理复杂的投诉。例如，用户说“手机充不进电，App还总是闪退，你们这是什么质量”，系统需要同时处理硬件和软件问题，并最终给出一个像人工撰写的回复。单个Agent根本无法胜任，那时我才真正认识到Multi-Agent的价值。S
《必胜》合著者唐超：AI医疗跨界破局
点击蓝字 关注我们大家好！为了方便大家快速认识彼此、并高效对接可用资源，我们准备启动【联盟发起人·每日介绍】活动。每天会带来一位伙伴的分享，呈现个人概况以及可合作对接的资源，让沟通更直观、协作也更顺畅！今天，迎来第八位发起人唐超登场啦!1联盟发起人・每日介绍（第8位）唐超【标签】北京晟翌脑科技 联合创始人医疗器械CDMO/CRO资深从业背景AI+药械多智能体平台创业者清华工研院医疗领航成员AI+大健康（OPC）轻创参与者【能提供的资源】1. AI+药械 端到端的商业化解决方案；2. 医疗器械临床试验所需的
AI智能体设计模式与框架解析
★ 点击名片，关注我们不迷路 ★许多朋友对智能体（Agent）的运作模式感到陌生，对于ReAct、Planner、反思等术语感到困惑。别担心，本文将以最易懂的方式，带您深入了解智能体的内部机制。一个成熟的智能体系统通常包含多个智能体、反思机制、规划能力、推理与行动、记忆功能、RAG（检索增强生成）、工具使用以及MCP（多智能体通信协议）等组成部分。首先，让我们来探讨“Multi-Agent”这一核心概念，它充满了趣味性！在当前技术水平下，让单一的AI（仅通过系统提示词赋能的LLM）完全替代人类工作仍然面临
科研进展｜零编程也能让AI产出可信科研代码：贝叶斯对抗多智能体新框架
在大语言模型的推动下，从数值仿真到数据处理，AI已开始替科研人员自动生成代码。但在真实科研场景里，领域研究者往往缺少计算机训练：写出的提示语不够精确，且夹带大量默认的专业前提；科学计算链条又长又复杂，细小疏漏就可能引起级联错误；更棘手的是，大模型会出现“幻觉”——结果表面合理，却可能埋着关键漏洞。在多智能体协作流程中，上游的偏差很容易被下游直接采纳并不断放大。面对这类隐蔽而微妙的错误模式，现有的提示优化与自我纠错方法常常难以奏效。科学家一方面急需可靠代码，另一方面又卡在“提示词写不好”的现实困境中。这不仅
智能工业Agentic AI特刊征稿
Agentic AI赋能智能工业系统截稿日期：2026年10月10日人工智能的迅猛演进，正在带动工业生态系统向更智能、更自主、更具适应性的方向升级。本专题聚焦Agentic AI这一新兴范式，强调系统在动态环境中完成感知、推理、规划与自主执行的能力。随着工业5.0持续推进，对智能工业基础设施的需求不断上升。此类基础设施融合工业物联网（IIoT）、信息物理系统（CPS）、边缘计算、数字孪生以及自主机器人等关键技术。本专题希望汇聚Agentic AI在智能工业系统中的前沿成果，重点讨论其在真实场景中的设计、开
百篇AI军事防务精选
推荐！【DARPA终身学习机器（L2M）】《自主系统中的感知与行动终身学习》美空军与宾大于2022年发布的234页技术报告《多智能体交互下的深度强化学习》爱丁堡大学十余位作者于2022年发表的最新论文《以无人机为核心的海军力量投射新篇章》最新报告欧洲威慑与远程打击能力推荐！带你全面看懂美陆军AI布局 |《人工智能在战场中的应用》130页报告人机协同：《基于强化学习的有人-无人机编队任务规划：敌方防空压制（SEAD）任务》最新论文《综述：多智能体系统（MAS）任务分配技术》美国空军项目资助推荐！《人工智能在
AI 编程迈入团队协作时代
Anthropic 近日推出了《2026 Agentic Coding Trends Report》，这份报告给出了 8 个判断，其中最关键的一条是：到 2026 年，AI 编程将不再只是「一个 AI 助手」的模式，而会升级为「协同运作的多 Agent 团队」。Agent 能独立连续运行数小时，甚至数天；人类工程师也会从亲手写代码的人，转变为调度 AI 集群的人。乍一看，这种说法很像趋势报告里常见的总结性表述。但当我看到报告中的一些真实数据后，开始意识到：这不是在预测未来，而是在描述已经发生的变化。报告中
国内AI智能体技术演进与开发路径
AI 智能体正经历从“聊天机器人”向“自主执行者”的快速演进。到 2026 年，国内技术生态已形成以底层大模型为支撑、中层框架为核心、上层低代码平台为触达的完整体系。国内 AI 智能体开发涉及以下核心技术点：国内主流智能体通常遵循“大脑 + 感知 + 记忆 + 行动”的技术闭环。大脑（LLM 推理能力）：国内厂商如DeepSeek、智谱 AI (GLM)、字节跳动 (豆包/云雀)以及月之暗面 (Kimi)提供的模型，在长文本处理和推理效率上具备优势。特别是 DeepSeek 的稀疏架构（MoE）技术，大幅
AI 智能体新纪元：从单兵作战到群体智能
2026 年，人工智能正迈入从"工具"向"伙伴"转变的关键时期。 《2026 年人工智能趋势报告》指出，全球 AI 市场年增长率达 13.11%，超过 17.1 万家企业及 4.62 万家初创公司正通过技术创新驱动发展，创造了逾 1160 万个就业岗位，并新增了 120 万个职位。 这些数据揭示了正在兴起的全新生态：多智能体协作网络。 2025 年，多智能体技术已走出实验室，迈向基础设施化与产业级应用的验证阶段。 AI 智能体正从"单兵作战"的助手，蜕变为&
震惊！AI多智能体框架AgentFlow发现10个Chrome零日漏洞
栏目：AI 前沿 | 深度思考，洞见未来人类安全专家耗费数年未能攻克的难题，AI 仅用数日便迎刃而解。这并非科幻小说，而是 2026 年 4 月 22 日刚刚发生于 arXiv 上的真实案例。4 月 22 日，Hanzhi Liu 等研究者在 arXiv 上发表了题为《Synthesizing Multi-Agent Harnesses for Vulnerability Discovery》的论文。其核心成果令人瞩目：一款名为 AgentFlow 的多智能体编排框架，成功在 Google Chrome
AI主导型系统迁移范式
最后修订：2026-04-25传统系统迁移采用人工制定规则、AI负责落地、再由人复核把关的分工方式。这种"人机协同"架构下，AI仅充当辅助工具角色。AI优先范式实现三重转型：核心目标并非让AI协助人类工作，而是构建以AI为默认主体的迁移流水线，人类仅在特定升级场景下干预，且干预行为本身即构成反馈信号——高频介入意味着规则判据不足，需优化规则而非人工接管。本文档旨在将"人工预判"理念贯彻到底：将所有可自动识别的判据完全自动化，将不可自动化的部分明确列为升级触发项。三大核心机制设计：AI主导型流程设计：核心链