多智能体协作专题

引言在志愿填报这件事上，绝大多数考生和家长的第一反应都是：我的分数能上哪个学校？这个思维惯性非常自然，但它恰恰忽略了一个更根本的问题——你适合学什么？你喜欢学什么？根据教育部的调查数据，超过40%的大学生对自己所学的专业不满意或非常不满意，有相当比例的学生表示如果重新选择，会选另一个专业。造成这种现

昆仑万维天工3 2推出SkyworkTags，以共享AIAgent形式入驻Slack、飞书等群聊，实现上下文理解、异步任务接力与进度全群透明。长期使用可自动沉淀团队语境并持续进化，零迁移成本，适配国内多IM平台。

天聚地合自主研发的Jenius大模型通过国家生成式人工智能服务备案，获得国家级权威认可。该模型基于通义千问Qwen-32B开源基座，具备多智能体协作与工具调度能力，覆盖信息查询、旅行规划、文本生成、数据分析等场景，为产业化落地铺平道路。

在浏览器自动化开发的漫长道路上，开发者们似乎总在重复“造轮子”。无论是通过复杂的屏幕截图去“看”网页，还是依赖底层协议去“强行驱动”，往往由于网页结构的动态变化而显得力不从心。近日，阿里巴巴开源了一款名为 Page Agent 的 JavaScript 客户端库，为这一行业难题提供了一种全新的破局思

与社区共同推进自演进智能体生态发展 7 月 2 日，开源强化学习基础设施项目 AReaL 正式发布 2 0 版本。AReaL 旨在打通基础模型训练与现代智能体应用之间的链路，为 Agent 应用场景提供高效的强化学习训练支撑。此次发布的 AReaL 2 0 版本面向已经

如何在不改动代码的情况下，精准洞察AI Agent的每一次复杂调用？OBI方案在Linux内核层安装“监控摄像头”，自动追踪跨协议、跨服务商的完整链路。核心内容：1 AI Agent调用链路的复杂性及传统监控的局限2 OBI方案无侵入式追踪的核心原理3 标准化监控（GenAI语义约定）面临的现

在浏览器自动化领域，开发者长期以来不得不依赖 Selenium、Playwright 或 Puppeteer 等外部工具，通过复杂的截图或底层协议来“强行”驱动网页。近日，阿里巴巴开源了一款名为 Page Agent 的 JavaScript 客户端库，为这一流程带来了全新的思路:它将浏览器自动化从

7月3日消息，据阿里云官网，AI原生数据库服务产品Databridge Agent将于2026年8月1日正式转商业化计费。商业化计费时间到达后，如果还没有购买，将无法在控制台继续使用Databridge Agent的服务。

智东西7月2日报道，今日，阿里巴巴确认正对旗下三款企业级Agent产品进行合并。阿里以桌面AI智能体工具“QoderWork”为基础，将钉钉孵化的企业协同办公Agent“悟空”、阿里云内部创业的Agent执行引擎“MuleRun”的能力进行深度整合。 此次整合发生在钉钉换帅之后，或成为阿里AI t

“您好，我家的宽带从昨晚开始就断断续续，能派人来看看吗？”、“为什么这个月的账单多了10块钱，我需要一个解释”、“我在APP上申请了更改套餐，为什么一直显示处理中？”这几句对话，对任何一家电信运营商的客服中心来说，都再熟悉不过。每天，数以万计的工单像潮水般涌入，它们来自电话、App、小程序、邮件……

不知道你有没有这种感觉——你用的AI编程助手很聪明，但像个患了失忆症的天才。你跟它说 "这个项目用PostgreSQL不是MySQL "，它点头说明白了。第二天开新会话，它又一脸认真地建议你装MySQL。你血压上来了。这不是模型的问题。GPT-5、Claude Sonar 4都一样。因为AI Agent

6月30日，Anthropic发布Claude Sonnet 5，官方定义 "迄今最具Agent能力的Sonnet模型 "。核心升级：自主制定计划、浏览器搜索、终端执行命令、中途纠错——全程无需人工介入。直接看系统卡数据。关键Benchmark对比（vs Opus 4 8）BrowseComp（Agen

你有没有听过这个说法：AI 已经能接手 70% 的后端工作了。说这话的人，大概率没在生产环境里试过一个月。我在过去一个月里，把日常工作里最典型的 8 类后端任务挨个交给 AI Agent 处理，记录了每一类任务的接手率、节省的时间、还有——它在哪里翻车。结论是：有几类任务，AI 真的比你快；但有几类

导读当大模型和智能体技术席卷各行各业，数据分析领域正在经历一场静默的革命。MaxCompute 正式发布 Agentic 工具套件，MC 引擎全面 Agentic 升级——通过 MCP Server、Skills、CatalogAPI SDK 与 CLI 四大核心组件，面向任何 AI Agent 提

近日，阿里巴巴正式整合QoderWork、悟空及MuleRun三款核心企业级Agent产品，交由90后陈宇森全面负责，其主要目标为集中资源打造面向企业生产力的全新人工智能产品，积极应对桌面Agent领域愈发激烈的市场竞争。