昨天最热的的两篇文章是关于多智能体系统构建的讨论。 先是 Anthropic 发布了他们在深度搜索多智能体构建过程中的一些经验，具体：包括多智能体系统的优势、架构概览、提示工程与评估、智能体的有效评估等方面。
自Agent火了以后，有关"记忆"的框架如雨后春笋般涌现，但绝大多数仍是为"单兵作战"设计，难以适应需要复杂协作、信息交互量暴增10倍的多智能体系统（MAS）
AI 决策的可靠性与安全性是其实际部署的核心挑战。当前智能体广泛依赖复杂的机器学习模型进行决策，但由于模型缺乏透明性，其决策过程往往难以被理解与验证，尤其在关键场景中，错误决策可能带来严重后果。因此，提升模型的可解释性成为迫切需求。
生成式AI提升内容效率并重塑营销洞察，但品牌本质（用户价值）不变。企业需聚焦垂直数据沉淀、AI原生工作流改造（非仅工具应用），并应对一把手认知不足及组织转型挑战
2025年，是Agent按下加速键的一年。
研究多智能体必读指南。Anthropic 发布了他们如何使用多个 Claude AI 智能体构建多智能体研究系统的精彩解释。
2025 年，是 Agent 按下加速键的一年。
越通用，就越World Models。 我们知道，大模型技术爆发的原点可能在谷歌一篇名为《Attention is All You Need》的论文上。
43岁程序员常高伟辞职创立ANP协议，旨在实现AI智能体开放互联。初期遭遇质疑和孤独，后因行业协议热潮获关注，他建立最大中文协议社区，获W3C等组织认可。其开放生态理念吸引多方支持，正在推动智能体互联网基础设施建设。
为了推动该领域加速健康发展，由上海交通大学、上海 AI 实验室、牛津大学、普林斯顿大学、Meta 等十个机构联合推出的 MASLab，带来首个统一、全面、研究友好的大模型多智能体系统代码库：
