本文介绍了AI智能体的4种核心部署架构模式：1)批量部署-定时处理海量数据；2)流部署-实时处理数据流；3)实时部署-即时响应用户请求；4)边缘部署-本地化处理保障隐私。每种架构适用于不同场景，企业需根据业务需求、性能要求及用户体验选择合适的部署方案。文章还预告了《AI应用企业落地实践》免费直播活动，帮助开发者掌握AI大模型应用架构设计。

蚂蚁开源全球首个万亿思考模型Ring-1T，与DeepSeek V3.2展开实测对比。测试涵盖SVG绘图、物理模拟、UI组件和3D交互等场景，结果显示Ring-1T在SVG绘图（骑自行车鹈鹕）和Word克隆界面等任务中表现更优。该模型基于Ling-1T-base通过多阶段训练而成，采用MoE结构，预训练数据达20T Tokens。蚂蚁还推出强化学习系统ASystem和降温算法Icepop两大训练工

摘要 微舆是一款基于多智能体的国产舆情分析系统，整合AI爬虫集群覆盖10余个社交平台，采用5类自研Agent协同分析。系统特色包括多模态解析、Agent"圆桌讨论"机制、公私域数据整合等。核心架构通过Insight、Media、Query三个Agent并行处理用户查询，结合迭代反思优化结果，最后由论坛Agent监督协同生成报告。项目采用纯Python模块化设计，代码简洁但功能完

本文通过一张图解阐释了AI智能体架构中"提示词"、"Agent"、"大模型"、"MCP"和"工具"的协同关系。提示词作为用户指令激活大模型；智能体进行任务规划和工具调度；大模型提供核心认知能力；MCP协议标准化工具连接；工具则负责具体执行。五者形成从意图到反馈的完整闭环，使AI既能思考又能行动。作者

Dify是一个开源的LLM应用开发平台，通过可视化编排工作流、多模型支持（如GPT、Claude等）、知识库集成和Prompt管理等功能，降低大模型应用开发门槛。它支持私有化部署，适用于智能客服、知识助手等场景，具有易用性高、灵活性强等特点。Dify将复杂技术封装为工具，加速AI应用落地，是探索大模型能力的理想平台。当前AI大模型发展趋势明显，入门者可参考相关学习资源。

腾讯最新研究提出无需训练的强化学习方法Training-Free GRPO，通过上下文优化而非参数微调提升大模型性能。该方法让冻结的大模型并行采样多条轨迹，用奖励模型打分后生成自然语言总结和优劣解释，将"数值优势"转化为"语义优势"存入外部经验库。推理时将这些经验作为提示词拼接，即可引导输出向高奖励方向偏移。实验显示，仅用100条样本、约18美元成本就在AI

Claude Skills是Anthropic推出的新型AI代理架构，通过渐进式加载机制优化大模型上下文管理。其核心创新在于将业务流程、模板和知识打包为可复用技能模块，采用三级加载架构：元数据始终加载(几十token)、说明文档触发加载(几千token)、资源按需调用。相比传统Function Calling侧重API调用，Skills更强调完整工作流程封装，支持自动意图识别和技能路由，所有执行在

LangChain发布DeepAgents沙箱功能，支持在远程隔离环境中安全执行任意代码。该功能目前已集成Runloop、Daytona和Modal三家沙箱服务，为AI代理开发提供安全环境、干净配置、并行执行等优势。开发者可通过DeepAgents-CLI快速使用，支持自定义设置脚本。LangChain团队表示将继续优化沙箱API，并提醒开发者注意提示注入攻击等安全风险。这一突破性功能标志着AI代

本文对比分析了5种主流Agent框架（AutoGPT、LangGraph、Dify、CrewAI、AutoGen），探讨了Agent与Workflow的核心区别。当面对复杂多变、需要动态决策的任务时（如智能客服场景），Agent框架能更好地实现"思考-行动-反馈"的闭环，通过多工具集成、意图识别和动态规划完成复杂任务。文章详细介绍了各框架的特点、适用场景及优劣势，并通过实际案例

本文是一篇针对工程行业的RAGFlow知识库参数配置指南，主要解决工程文档在AI问答中的精准检索问题。文章从原理、预处理、分块参数到知识图谱应用四个维度进行详细解析： 原理部分阐明RAGFlow三阶段工作流程（解析-分块-召回）对工程文档的重要性； 预处理强调格式转换（DOC转PDF）、命名规范和Excel清理的必要性； 核心分块参数提供6种模板选择建议及工程场景量化配置表； 进阶知识图谱功能详解