AnyLogic:如何将一个agent拆分成两个或更多个新agent？ - 腾讯云开发者社区

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ClawTeam：让 Claude Code、Codex、OpenClaw 不再单兵作战

它不是新的基础模型，不是新的云平台，也不是只服务某一家Agent的专用壳子。它更像一层团队运行时。...它最适合哪几类任务按README当前给的场景，我觉得可以分成三类理解。第一类：可并行的工程任务比如：API前端数据库测试这种天然可以拆成多个职责域的任务，最适合它。...第三类：固定角色团队像README里的AI对冲基金模板，本质上是第三类场景：不是围绕一个软件模块拆任务，而是围绕一个固定问题，让不同角色给出不同视角，再由Leader收敛。...真正适合你第一天验证的，不是这些大场景，而是更朴素的一条链路：建团队起两个Worker看任务板发消息进tmux看协作第三，它不是“替你解决agent兼容性”的万能层README已经说得很明白：如果你接入别的...但更准确的试法不是一上来就盯着它的宏大demo，而是先问自己一句：我能不能先让两个Agent在两个worktree里，把一件真实的小任务协同跑通？如果这一步能跑通，这个项目就已经证明它有价值了。

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多智能体怎么设计？把 6 种常见模式先分开看

，不想都挤在一个上下文窗口里如果只是功能多一点、工具多一点，先把单agent结构收好，往往比直接拆成多agent更省事。...这类模式通常会显式维护两个状态：current_stepactive_agent代码结构大概是这样：展开代码语言：JavaAI代码解释classSupportState{StringcurrentStep...router也要记状态，那通常要在外面再包一层agent或workflow，复杂度会马上上去。...agentC);前者是顺序处理：输入->Agent1->Agent2->Agent3->输出后者是扇出处理：一个输入同时发给多个Agent，各自产生结果，再做汇总。...很多时候，问题不在“要不要multi-agent”，而在：你是在拆上下文还是在拆流程是在拆能力还是在拆入口先把这个问题想清楚，再选模式，系统会稳很多。

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一文读懂Harness Engineering：从14篇工程文章中，寻找那个让AI不再离经叛道的壳

先派一个 Agent 负责开局，分析需求、拆出 200 多个功能点、生成一份结构化清单。然后派另一个 Agent 接手写代码，每轮只做一个功能，做完提交一次，更新进度文件，留给下一轮的自己。...它被设计成真正干活儿的「编码 Agent」只能改一个字段标「通过」或「不通过」的严格死流程。你不能删功能，不能改描述，只能标状态。...在Harness v1版本里，多出来的Agent只是出题，但验证还是执行Agent自己做，依然是选手评委是同一个人。现在，两个Agent互相怼，执行者的自信就没法蔓延了。...Anthropic 的做法是每次新模型发布，先用老 harness 跑一遍，再拆掉一个组件跑一遍，看数据说话。目前完成了从「加」到「拆」完整周期的，只有 Anthropic。...没有那层架构，再好的 prompt 也只是对着一群互相踩踏的 Agent 喊话。这个排序反映的是边际影响力，不是基础重要性。两个故事，一个在拆组件，一个在排影响力。

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90%程序员还在让 AI 补代码，1%已经在指挥 AI 军团

今天拆给你听。 01 大多数人用 AI 写代码的方式，已经落后了先说现状。 GitHub Copilot 现在生成开发者 46%的代码，90%的世界 500 强在用。...谷歌 CEO 皮查伊公开说，谷歌超过 30%的新代码由 AI 生成。亚马逊更狠——79%的 AI 生成代码直接通过了人工审查，不用改。数据摆在这，AI 写代码已经不是趋势，是事实。...02 Addy Osmani 的核心判断：从 Conductor 到 Orchestrator Addy 把 AI 辅助编程分成了两个阶段：第一阶段：Conductor（指挥者）你和一个 AI 实时协作...特点：异步、多个并行、人类只在开头和结尾介入。一个是你在手把手教实习生，一个是你在当技术总监调度整个团队。这个区别有多大？Addy 举了个例子：假设你要做一个新功能，涉及前端、后端和测试。...Cursor 2.0 background agents：可以同时生成多个后台 Agent，一个改 UI，一个优化后端，一个修测试，互不干扰。

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CopilotKit 入门：用 Runtime 和 React Core 搭建真正可用的 AI Copilot

两个核心模块CopilotKit 最值得先理解的是两个模块：runtimereact-core分工很清楚：runtime：后端运行时，负责接请求、注册 agent、执行 tool、连接模型或工作流react-core...它通常做这几件事：暴露一个 API 路由注册一个或多个 agent把请求转发给模型、Agent 或工作流执行 tool / MCP 能力把结果返回给前端Example: 最小 runtime下面是一个最小示意...runtime 里可以定义多个 agent这是 CopilotKit 很实用的一点。runtime 不是只能挂一个 agent，它更像一个 agent 注册中心。...如果你的系统里有多个场景，就可以定义多个 agent：salesAgentreportAgentdocAgentworkflowAgentExample: 一个 runtime 挂多个 agentts...写新代码时，我更建议直接用 V2 接口，也就是从 @copilotkit/react-core/v2 导入。

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OpenClaw“养虾”指南：从0跑通飞书接入与上下文隔离

OpenClaw多Agent不是炫技，而是把工作拆成多个隔离workspace的“专业角色”，从根上解决串台、记忆污染和输出不稳定。...OpenClaw多Agent的本质，是用“隔离的workspace+不同的人格（SOUL.md）+明确的协作边界”把混乱拆解成多个可控系统。...•多只虾可以协作（agent2agent/sessions_send），把复杂任务拆成多个子任务并行处理。这种设计对应的工程逻辑很直接：隔离状态，降低耦合，提升可预测性。...你只想：•维护一个飞书应用•在不同群里通过路由让它扮演不同虾适合个人或小团队快速落地。什么时候选方案二（体验更好）？...•先拆dev与content，通常收益最大：一个负责代码，一个负责写作。3.为什么我改了配置却不生效？•优先检查：是否重启gateway；bindings是否匹配；accounts是否有冲突旧字段。

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AI 应用即智能体：探索从 Composer 到 Manus 下的范式演进

简单来说： AI 应用即智能体是将多个 AI 功能模块（智能体）整合起来，通过服务化的方式（如 API）提供给 AI，使其能够智能体能够相关交互一样，利用其它 Agent 的能力来完成各种复杂的任务。...在先前的两个 AutoDev 新功能中，我们引入了两个新的 AI 功能：AutoDev MCP 和 AutoDev Planner。...当我们在探索如何将这两个功能结合到更多的阶段时，我们发现了一个更大的范式演进：AI 应用即智能体。...复杂一点的示例：调用 AutoDev 上的 AI Agent 考虑一个情景，你作为开发者接到一个新的系统设计需求，比如“设计一个新的用户登录模块”。...Agent 范式演进：无处不在 Agent 及其能力边界基于这个范式，我们可以思考如何将 AI 应用的能力无限扩展，比如你的 AI Agent 作为死去 “中台”（过去的热词）的延续。

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python和netlogo软件模拟病毒传播仿真模型（一）

目前国内在网络舆情仿真建模中所使用的仿真平台主要有 Netlogo、Anylogic、Matlab、Vensim 等，netlogo软件是一款比较通用的。...虽然这个模型有些抽象，但一种解释是每个节点代表一台计算机，我们正在模拟计算机病毒（或蠕虫）通过这个网络的进程。每个节点可能处于三种状态之一：易感、感染或抗性。...真实的计算机网络更经常被发现表现出“无标度”链接度分布，有点类似于使用优先依恋模型创建的网络。尝试使用各种替代网络结构进行试验，看看病毒的行为有何不同。...有时，如果计算机安装了恶意软件，它就更容易被更多恶意软件感染。尝试制作一个与此类似的模型，但病毒具有自我变异的能力。...Mesa allows users to quickly create agent-based models using built-in core components (such as spatial

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基于大模型（LLM）的Agent 应用开发

Multi-Agent 的通信与协作可以通过“对话”这一直观的方式实现这种子任务的分拆和集成。...在这个已实现的系统中，使用了多个基于LLM的代理。例如，有一个Agent用于基于上一个任务的目标和结果创建新任务，有一个Agent用于确定任务列表的优先级，还有一个用于完成任务/子任务的Agent。...在这两种工作中，多个LLM推理实例被构建为多个Agent来解决与Agent争论的问题。每个Agent都是一个LLM推理实例，而不涉及任何工具或人员，并且Agent间的对话需要遵循预定义的顺序。...定义Agent之间的交互行为，例如，当一个代理从另一个代理接收到消息时应该回复什么。这两个步骤都是模块化的，使这些Agent可重用和可组合。...AutoGen 将两个Agent之间的聊天进行自动化处理，同时允许人工反馈或干预。用户Agent无缝地与人类互动，并在适当的时候使用工具。

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【Agentic专题】 Planning专题学习与面经

（代码跑没跑通、网页抓没抓到）；不会根据中途失败重规划（比如某个 API 不存在、权限不足）；这和我们心目中“能真正完成任务的 Agent”还差着一整层抽象：不只是“说怎么做”，而是“拆任务、下计划、按计划执行...③ Tree / Graph Planning再往前一步，可以让 Agent 不只输出一条线性的 Plan，而是针对一个问题，生成多个候选思路 / 子计划，并且在这些思路上进行树搜索 / 图搜索，选择最优路径...""" prompt = f""" 你是一个任务规划助手。现在有一个复杂目标，请你把它拆分成 3~7 个有序子任务。...创建 ReAct Agent（底层是一个 Runnable 序列）agent = create_react_agent(llm, tools, prompt)# 5....面试官典型问法： “你刚才说会用 Planner 拆任务，那如果拆得太碎（几十个 step）或者太粗（一句包含十件事），你是怎么调优的？”

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深度研究Agent架构解析：4种Agent架构介绍及实用Prompt模板

深度搜索Agent核心问题其实就有两个：怎么把复杂问题拆得合理，以及怎么判断搜索结果够不够用。...近两年深度搜索Agent发展很快各家的实现思路也越来越成熟，围绕这两个问题业界逐渐沉淀出几种主流架构：从最基础的Planner-Only，到加入评估反馈的双模块设计，再到Sentient Labs提出的递归式方案...迭代式搜索Agent 在讨论更复杂的架构之前，先回顾一下最基础的迭代式搜索Agent。...于是就有了并行工作流的思路，把一个大问题拆成多个子查询，让多个搜索任务同时跑。 Planner-Only架构但并行工作流又有个明显的短板：子查询数量是写死的。...和普通的并行拆分不同，ROMA的子问题之间可以有依赖关系——某个子问题的答案可能是另一个子问题的输入。这种设计更符合复杂研究任务的实际结构。

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深度解析 AI 编程 Agent 的六大核心组件

答案藏在Agent架构里。引言你有没有好奇过：为什么ClaudeCode或CodexCLI用起来比在聊天界面中直接用同样的模型要强大得多？很多人直觉上认为这是因为“模型更好”或“有特殊优化”。...这篇文章把编程Agent的核心架构拆得比较清楚，拿来理解ClaudeCode、CodexCLI这类工具很合适。...二、一个形象的比喻Raschka用了一个形象的比喻：LLM像汽车引擎推理模型像升级版引擎，更强但更费油AgentHarness像驾驶系统，帮你把车真正开起来这个比喻不完美，LLM也可以独立使用，但它有一个点很准确...当用户说“修复测试”时，模型需要知道：这是不是一个Git仓库当前在哪个分支项目有什么结构有没有AGENTS.md或README说明为什么重要？“修复测试”不是自包含的指令。...的场景OpenClaw优化的是“跨多个聊天、通道、工作区运行多个长期Agent”编程只是其中一种工作负载。

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探索AI代理在《我的世界》中的奇妙之旅：代理IP的角色与影响

然而，当未获得足够指令时，Sonnet开始“拆家”，破坏了玩家的建筑。...Sid项目对于理解社会系统的动态以及开发更先进的人工智能技术具有重要意义。...这个体验更像是一个文字冒险游戏，但它展示了计算机智能如何为数字互动增添新维度。...结论 AI代理在《我的世界》中的奇妙之旅不仅改变了游戏的玩法，还为我们提供了一个探索人工智能行为、伦理和控制的绝佳平台。随着技术的不断进步，我们期待着AI在游戏领域的应用能达到新的高度。...然而，开发者需要在享受这种创新的同时，认真思考潜在的道德和安全隐患，构建一个更安全和有趣的互动环境。 AI的应用应该朝向有益的方向发展，而不是仅仅作为一个敷衍的“游戏搭子”。

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【重磅】DeepMind发布Nature论文: 博弈网络让智能体成为游戏大咖

虽然我们的兴趣在于如何将这个理论应用于多个人工智能系统的交互，但我们相信这些结果也可以用于经济学、进化生物学和经验博弈理论等领域。...它可以适用于各种情况下的人类、动物和计算机分析，但在人工智能研究中通常用于多个系统的“multi-agent”环境，例如多个家庭机器人合作清洁房屋。...在这里，两个玩家不得不协调同一个晚上去听歌剧还是看电影。其中一位玩家对歌剧比较感兴趣，其中一位对电影比较感兴趣。...这游戏是不对称的，因为虽然两个玩家都可以使用相同的选项，但根据玩家的喜好，每个玩家的相应奖励是不同的。为了维持友谊或平衡，玩家应该选择相同的活动（因此单独活动具有零回报）。 ?...最后这种“不稳定”的情况可以用我们的方法，通过将不对称博弈简化或分解成对称博弈而迅速解决。类似的这些游戏本质上把每个玩家的奖励表作为一个独立的对称双人游戏，其平衡点与原来的非对称游戏相一致。

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LLM Agent之数据分析领域的应用：Data-Copilot & InsightPilot

合并相似的 API 调用每得到一个新的 API function，都会和已生成的 API function 配对后输入模型，并使用以下指令让大模型判断两个 function 是否功能相似可以合并为一个新的...（包括时间范围标准化）实体模块用于定位问题的核心实体输出形式的判别是绘图、表格还是文本输出论文把以上多个模块融合成了基于 few-shot 的大模型改写任务，会把用户的提问改写成一个新的具有明确时间区间...以及整个意图识别的模块可以拆分成多个独立且粒度更细的模块，在金融领域至少可以拆分成大类资产实体的抽取对齐，针对不同资产类型的不同问题意图的识别，以及独立的时效性生成/判别模块。...这里作者定义了 stock_task、fund_task、economic_task, visualization_task、financial_task 这 5 种任务，任务拆解类似 COT 把一个任务拆分成多个执行步骤...大模型会基于用户query，以上选择的洞察内容，来选择一个Agent来继续分析洞察选择：基于Agent新产生的多个数据洞察，如果LLM判断无法回答用户问题，则会选择一个洞察继续分析报告生成：最后基于TopK

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杞坚玮：小爱同学大模型在业务应用中的升级之路

Agent 技术为语音助手带来了新的机遇，通过大幅精简架构和策略，使架构更简洁，策略更高效，推动语音助手技术发展。...首先是语义理解，它本质上是一个传统的判别任务，而大模型是生成式任务，Agent 中还涉及 planning 问题，如何将它们有效结合是一大挑战。...再看规划方面，仅通过一个例子难以看出规划过程，我们可以参考下图这个更复杂例子。我们定义查天气和定闹钟两个 function，有实体约束和函数注释，便于后续校验大模型输出代码，及数据增广、标注时指引。...大模型理解后，能将两个 function 结合，构成完整代码表述过程，发挥大模型 planning 能力，解决产品未想到的用户需求。只要告诉模型小爱具备原子能力，它就能自由组合衍生新表示方法。...例如从单指令到多指令，从精准指令到意向性表达需求，以及包含多个操作的复杂任务和带逻辑关系的表达，在这些任务上，超级小爱或经 Agent 技术赋能的小爱，相比原判别式语义理解有更强表现。

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和AI一起搞事情#3：Claude Teammate 开发中医游戏翻车了

的判断是：它更擅长提效，不太擅长提质。...子Agent可以互相发消息子Agent可以向Leader汇报Leader也可以广播状态检查或任务通知step3....所以敲黑板任何最新的技术细节、项目设计、交互规范，只要对子Agent重要，就必须进入 CLAUDE.md 或其引用链。需求再怎么讨论都不为过看到最终那个“惊为天人”的游戏效果后，我开始复盘。...表现形式是：项目看起来卡住了，没报错，没新输出，Leader也不继续推进仔细一看才发现：子Agent做完了任务，但没向 Leader 汇报，而 Leader 也没主动 broadcast 去问进度。...结果当然是：任务拆得过细每个Agent上下文都不充分沟通链路又长又脆最后代码到处冲突整体效果非常稀碎，问题修了一晚上，越修越像行为艺术。最后我直接：解散团队，回滚版本，假装这事没发生过。

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一文讲清如何做好Workflow、RAG、Agent、Agentic RAG的技术选型！干货满满，不要错过

工作流程序会执行两个操作：关键信息提取 + 流程执行。对应这里的操作很简单，拿到明天到底是什么日期，拿到北京这个地点，时间地点提取成功后就调用天气查询接口。...这也是我们最初使用模型最最常用的功能，也是提升AI产品稳定性的核心，专业名称是：实体提取或槽位填充，我自己更喜欢用关键词提取这个词。...然后Agent的ReAct架构就会使用大模型的能力自己生成Workflow：对于初学者，可以粗暴的认为ReAct框架就是Agent： ReAct 从模型演进角度看，LLM长期存在一个硬伤：只能想、只能说...这里一方面是模型理解能力不足，另一方面是生成的Workflow不好，于是乎ReAct架构就来了，他的价值不是让模型更聪明，而是通过一个固定循环，把“思考”和“行动”强行绑在一起：推理（Thought）...所以你会发现一个非常重要的分工变化： Agent 不“干活”，Agent 负责“指挥谁干活”。很多人开始以为Agentic RAG是一种“新的RAG形态”，但你仔细拆就会发现：数据怎么存？

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我希望有一个数字分身，替我 24h 打工

没有 AI 的时候我只需要面对一个编辑器窗口，现在却要管理 4-6 个终端和多个 AI 助手。人的精力终究有上限。于是我想：能不能造一个分身，替我干这些？我把它叫做「24h 打工人」。...24h 打工人是代码版，架构更复杂，但思路一脉相承。从 Demo 到生产：打造我的技术资讯 + 知识库 Agent 既然手动管理有上限，那就让代码来调度。...调度层只需要：接收任务：用户反馈进来，写入文件队列分发执行：轮询队列，调用 CLI 执行状态管理：记录每一步的输入输出，持久化到文件失败切换：某个 CLI 配额用完，自动换下一个这样就能支持多个...补充说明：Claude Agent SDK 最近发布，提供了 Hooks、Sessions 等更细粒度的控制能力。...我把整个流程分成两个阶段。两阶段流程 Clarification（需求澄清）：判断需求是否清晰，不清晰就生成澄清问题让用户补充。

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一张图看懂AI Agent的6种模式—MAS

但是，面对复杂的任务，一个 Agent 往往力不从心。于是，多智能体系统（Multi-Agent System）成为了新的趋势。...Single Agent（单兵作战模式）架构解读：图中最左上角的模式。这是最基础的形态，一个 LLM（大模型）搭配若干 Tools（工具）。就像一个人配了一把瑞士军刀。...多个 Agent 互相连接，没有明显的上下级关系，大家是一个 Peer-to-Peer（点对点）的网络。每个 Agent 都可以向其他 Agent 发起对话。生活案例：头脑风暴会议。...需要砸墙，你喊“拆旧师父”去；需要走线，你喊“水电工”去。水电工和拆旧师父不需要聊天，他们只对你负责。优点：流程清晰，易于控制，容错率高。如果某个环节出错，主管可以立马发现并重试。...如果是写个周报，“单兵”足矣；如果是开发个游戏，“层级”或“自定义”才是王道。希望这篇文章能帮你读懂多智能体系统 MAS思考题：如果让你设计一个智能体团队来处理公司的客户服务，你会选择哪种架构？

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ClawTeam：让 Claude Code、Codex、OpenClaw 不再单兵作战

多智能体怎么设计？把 6 种常见模式先分开看

一文读懂Harness Engineering：从14篇工程文章中，寻找那个让AI不再离经叛道的壳

90%程序员还在让 AI 补代码，1%已经在指挥 AI 军团

CopilotKit 入门：用 Runtime 和 React Core 搭建真正可用的 AI Copilot

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