微软开源了Agent Lightning框架，这是一个连接智能体开发与模型训练的中间层解决方案。该框架采用训练-智能体分离式架构，包含Lightning Server和Client两大核心模块，支持LangChain、AutoGen等主流智能体框架与verl等训练框架的无缝对接。主要特点包括零代码侵入的强化学习、广泛的框架兼容性以及错误监控能力，适用于多智能体协作、大规模知识库交互等场景。

微软开源了Agent Lightning框架，这是一个连接智能体开发与模型训练的中间层解决方案。该框架采用训练-智能体分离式架构，包含Lightning Server和Client两大核心模块，支持LangChain、AutoGen等主流智能体框架与verl等训练框架的无缝对接。主要特点包括零代码侵入的强化学习、广泛的框架兼容性以及错误监控能力，适用于多智能体协作、大规模知识库交互等场景。

AgentScope是一个面向智能体的编程框架，旨在用简单高效的方式来构建智能体应用程序。该框架提供从模型封装、工具管理、会话/记忆、消息路由到可视化监控的全套功能，帮助开发者快速构建、调试并部署多智能体与单智能体的生产级应用。

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WeKnora是腾讯开源的文档理解与语义检索框架，支持多模态文档处理、智能问答和RAG机制。其特点包括开箱即用的WebUI、多模态解析能力、灵活配置和跨平台访问。应用场景涵盖企业知识管理、科研分析、技术支持等领域。部署需安装Docker和Git，通过可视化界面可配置模型参数。WeKnora还支持通过MCP服务器远程访问，实现便捷的文档问答服务。

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相比之下，Unsloth提出的动态量化方案会更加综合一些，所谓动态量化的技术，指的是可以围绕模型的不同层，进行不同程度的量化，关键层呢，就量化的少一些，非关键层量化的多一些，最终得到了一组比Q2量化程度更深的模型组，分别是1.58-bit、1.73-bit和2.22-bit模型组。· 确认硬件型号和运行模式：如果是CPU+GPU混合推理，那4代志强CPU推理性能更强，如果是纯GPU推理，需要确认是

而最最最关键的是，OpenAI还开源了能实现response API全套功能的OpenAI Agents SDK，不同于去年开源的swarm是一个实验项目，现在的Agents SDK是一个真正意义的企业级Multi Agent开发工具，这也是OpenAI截止目前最有诚意的开源项目。观前提醒，这场发布会信息量巨大，光是更新的技术文档就有3万多字，我尽量用通俗的语言帮大家梳理最高价值的信息，此外，我们

从“陪聊”到“生产力”：企业级大模型项目落地的核心技术要求

LangGraph与MCP技术深度融合实现智能体开发 本文系统介绍了LangGraph框架与MCP（Model Context Protocol）技术的集成应用。主要内容包括： 技术基础 LangGraph作为LangChain的高级编排工具，支持图结构工作流 MCP技术规范统一了大模型调用外部工具的通信标准 两者结合可实现模块化、高效的智能体开发 核心实现 MCP工具的两种运行模式：离线(Std