微软Agent-Lightning框架提供了一种端到端的Agentic RL解决方案，支持强化学习、自动提示优化和监督式微调等算法。该框架具有与框架无关、最小侵入、灵活部署等特点，通过解耦架构实现算法与运行器的高效协同。本文详细介绍了基于LangGraph的SQL-Agent强化学习微调流程，采用"运行与训练分离"的设计思想，运行模块负责Agent执行逻辑，训练模块基于veRL

微软Agent-Lightning框架提供了一种端到端的Agentic RL解决方案，支持强化学习、自动提示优化和监督式微调等算法。该框架具有与框架无关、最小侵入、灵活部署等特点，通过解耦架构实现算法与运行器的高效协同。本文详细介绍了基于LangGraph的SQL-Agent强化学习微调流程，采用"运行与训练分离"的设计思想，运行模块负责Agent执行逻辑，训练模块基于veRL

Higress AI网关构建了AI模型与Agent间的桥梁，提供四大核心能力：1）令牌限流实现Token级配额管理；2）多模型代理统一协议并支持故障降级；3）内容安全实现请求脱敏与响应审查；4）语义缓存降低响应时延与成本。同时支持MCP市场化能力，包括将REST API转换为MCP Server及统一托管服务。文章还针对外部API服务、企业知识助手和Agent工具接入三大场景给出实践建议，帮助用户

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​强化学习（Reinforcement Learning，简称 RL）是一类机器学习范式，其核心思想是：智能体（Agent）在环境（Environment）中反复执行动作（Action），通过观察环境状态（State）和获得奖励（Reward）来调整行为策略（Policy），从而在长期运行中最大化累积奖励。状态 (State)：智能体所处环境的当前观测，例如屏幕画面、传感器数据、对话上下文等。动作

​强化学习（Reinforcement Learning，简称 RL）是一类机器学习范式，其核心思想是：智能体（Agent）在环境（Environment）中反复执行动作（Action），通过观察环境状态（State）和获得奖励（Reward）来调整行为策略（Policy），从而在长期运行中最大化累积奖励。状态 (State)：智能体所处环境的当前观测，例如屏幕画面、传感器数据、对话上下文等。动作

摘要：在大模型时代，强化学习（RL）已成为提升智能体（Agent）系统性能的关键技术。Agent RL通过优化智能体在动态环境中的自主行动、工具调用和任务执行能力，显著区别于传统LLM的文本生成优化。主流的Agent RL框架包括ART（专注于单Agent任务执行，支持GRPO等算法）和Microsoft Agent-Lightning（面向多Agent协作的企业级平台，支持PPO等算法）。两者分

摘要：在大模型时代，强化学习（RL）已成为提升智能体（Agent）系统性能的关键技术。Agent RL通过优化智能体在动态环境中的自主行动、工具调用和任务执行能力，显著区别于传统LLM的文本生成优化。主流的Agent RL框架包括ART（专注于单Agent任务执行，支持GRPO等算法）和Microsoft Agent-Lightning（面向多Agent协作的企业级平台，支持PPO等算法）。两者分

摘要：RocketMQ推出LiteTopic特性，专为AI场景设计的多智能体异步通信架构。LiteTopic支持轻量级动态创建、自动生命周期管理和高性能订阅，解决AI应用中的长耗时任务阻塞和会话连续性挑战。其核心优势包括排他消费、顺序性保障和百万级轻量级主题支持，已在阿里云RocketMQ 5.x实例部署并提交至开源社区。典型应用场景包括Multi-Agent异步通信（实现任务并行调度与结果异步回

摘要：RocketMQ推出LiteTopic特性，专为AI场景设计的多智能体异步通信架构。LiteTopic支持轻量级动态创建、自动生命周期管理和高性能订阅，解决AI应用中的长耗时任务阻塞和会话连续性挑战。其核心优势包括排他消费、顺序性保障和百万级轻量级主题支持，已在阿里云RocketMQ 5.x实例部署并提交至开源社区。典型应用场景包括Multi-Agent异步通信（实现任务并行调度与结果异步回