评估智能体效果是提升其性能的关键步骤，LangChain团队在实践中总结出高效方法。为评估LangSmith Assist，需连接真实的LangSmith API，但直接调用实际服务成本高且耗时。为此，团队推荐采用请求重放技术：将HTTP请求记录至文件系统，并在测试中重放，以模拟真实交互。该方法显著提升了测试效率与可重复性。在Python中，可通过vcr库实现请求录制与回放；在JavaScript环境中，则可利用Hono应用代理fetch请求完成类似功能。这一策略降低了评估成本，同时保障了测试的真实性与稳定性。
到了2025年，AI Agent将摆脱概念炒作，进入大规模应用阶段。随着技术成熟，AI代理不仅能像经验丰富的员工一样解决专业问题，还可通过模板化方式复用，显著提升部署效率。其实际价值亦可被精确量化，为企业决策提供可靠依据。这一趋势标志着人机共存的全新工作生态正加速形成，AI不再仅是辅助工具，而是成为组织运作中可标准化、可复制的智能节点，推动各行业生产力的深度变革。
Agent-as-a-Graph技术通过构建图谱结构，显著提升了智能体的检索能力。该技术将各个工具和代理的功能与职责以图谱形式清晰呈现，解决了传统多智能体系统中功能边界模糊的问题。借助图谱的结构化表达，Agent能够高效定位所需工具，优化任务执行路径，提升整体系统协同效率。这一突破使多智能体系统从实验环境迈向生产级应用成为可能，为复杂场景下的自动化决策与服务提供了坚实基础。
本文介绍了Agentic RAG技术，作为对传统RAG（Retrieval-Augmented Generation）模型的改进，通过引入智能体机制提升模型在未知数据范围内的响应能力。研究聚焦于医疗领域的应用实验，展示了一种结合小型路由智能体与条件工作流的架构，显著增强了系统的上下文理解与决策灵活性，同时有效控制了迭代推理成本。结果表明，该方法在复杂医疗查询任务中优于标准RAG模型，为高精度、可解释的内容生成提供了新路径。
本文梳理了2026年值得关注的20个Agentic AI框架，重点分析其核心特性、适用场景及优劣势。其中，基于Java/Scala平台的高性能分布式计算框架凭借Actor模型在简化并发编程方面的优势，展现出卓越的分布式处理能力与高容错性。尽管该框架并非专为AI智能体设计，但因其强大的消息传递机制和可扩展性，已被广泛应用于构建大规模多智能体系统，尤其适用于对可靠性要求严苛的企业级应用场景。
本文系统阐述了MyBatis-Plus代码生成器的核心机制与实践应用，涵盖从基础配置到高级自定义模板的完整流程。作为MyBatis的增强工具，MyBatis-Plus通过代码生成器显著提升了开发效率，支持数据库表结构自动映射为实体类、Mapper接口及XML映射文件，减少重复性编码工作。文章深入解析其配置体系，包括全局配置、包路径设置、策略规则等，并重点介绍如何基于Velocity模板引擎定制代码输出格式，实现团队编码规范的统一。结合实际应用场景，展示了高可扩展性在复杂项目中的价值。
在AI编程助手的应用实践中，Claude的服从性问题日益凸显，尤其是在调用MCP工具时，其响应常偏离预期指令。研究发现，引入子代理技术可显著提升Claude的行为可控性与任务执行效率。通过将复杂任务分解为多个子任务，并由专用子代理协同调度，系统能更精准地引导Claude遵循指令流程，减少自主判断导致的偏差。该方法不仅优化了AI在代码生成中的响应一致性，也为解决大模型工具调用中的不服从问题提供了可行路径。
经过两个月的深入使用，张晓彻底改变了对阿里Qoder的看法。起初，她仅将其视为一款普通代码编辑器，但在实际项目中，无论是后端开发中的需求拆分，还是前端开发中的页面编写，阿里Qoder均显著提升了她的开发效率。凭借在多个新兴工具（如Claude、字节跳动Trae内测版）上的试用经验，她最终认定阿里Qoder在智能化辅助与工程集成方面表现尤为突出。如今，她已从最初的怀疑者转变为该工具的忠实用户，并开始自发向同行推荐。
动态MCP集成技术正重塑人工智能代理的能力边界，突破传统工具集成的静态模式，推动AI从执行预设功能的角色转变为可根据实际需求自主组装能力的智能决策者。该技术通过实时感知上下文环境，动态调用并组合功能模块，实现工具与任务场景的无缝融合。随着算法优化与系统架构的演进，智能代理将不再局限于单一工具调用，而是参与复杂生态系统的协同运作，最终达成决策与集成的一体化。这一转变显著提升了AI系统的灵活性与适应性，为自动化与智能化发展开辟了新路径。
在多模态模型的研究中，将视觉标记作为序列输入至大型语言模型（LLM）第一层的常见做法虽结构简单，却显著增加了计算与内存开销。为应对这一挑战，DeepStack模型提出创新性解决方案：将视觉标记划分为N组，分别对应语言和视觉Transformer的层数，并逐层输入至相应Transformer层。该方法有效减少了初始层的负载，优化了模型结构，提升了训练效率与资源利用率，为多模态融合提供了更高效的架构路径。
在2025年，云计算领域的领军企业亚马逊云科技于拉斯维加斯成功举办了re:Invent大会，吸引了超过6万名现场参会者及近200万在线观众。本届大会的主题演讲聚焦于简化Agentic AI工程的开发流程，旨在提升AI系统的效率与性能，推动智能化技术在各行业的深度应用。通过一系列创新工具与平台升级，亚马逊云科技进一步巩固了其在AI工程领域的领先地位，助力开发者更高效地构建自主代理式智能系统。
在re:Invent 2025全球开发者大会的第三天，议题聚焦于“Agentic AI”的深入探讨。会议从Agent Core的核心概念出发，系统解析了智能体治理的框架构建，并展示了技术革新向实际应用转化的关键路径。专家们围绕如何积极接纳与有效应用Agentic AI展开讨论，强调在智能化演进中建立可信赖、可控制的治理体系的重要性。通过多场景实践案例，大会揭示了Agentic AI时代的技术核心与实施方法，旨在推动该领域的可持续发展与广泛落地。
在微软收购后，GitHub 正式推出全新首页与 Agent HQ 功能，标志着平台全面升级。此次更新不仅优化了用户界面，更强化了对 AI 开发者的支持，凸显其在智能编程领域的前沿地位。然而，尽管基础设施日益完善，许多开发 AI 产品的开发者仍处于认知盲区，对其产品实际表现缺乏清晰判断。数据显示，超过60%的AI项目未能达到预期效果，反映出行业普遍存在理想化倾向。Agent HQ 的上线旨在通过自动化代理技术提升开发效率与透明度，帮助开发者摆脱幻想，回归真实性能评估。这一变革或将重塑AI开发流程，推动更务实的技术创新。
腾讯PCG机器学习平台技术负责人袁镱在《一念LLM分布式推理优化实践》中系统分享了大型语言模型（LLM）分布式推理的五大关键技术：高效管理KV缓存以提升数据访问效率；通过算子封装与自研优化执行性能；采用多维并行策略（包括流水线并行、模型并行与数据并行）最大化硬件利用率；结合MoE架构中的负载均衡与模型层级聚合（MLA）增强可扩展性；以及实现PD分离与多阶段流水线调度，提升推理灵活性与吞吐效率。该实践为LLM工程化落地提供了完整的技术路径。
在亚马逊云科技2025年re:Invent大会的第三天，Agentic AI系列工具迎来关键升级。AgentCore正式引入记忆功能，使智能代理能够持续学习与适应用户行为，显著提升任务连贯性与个性化能力。与此同时，Bedrock平台新增超高精度微调功能，支持开发者对模型进行细粒度优化，进一步推动AI应用的定制化发展。除了技术亮点，大会还设置了智能台球等互动体验区，融合科技与娱乐元素，吸引众多参会者参与。夜晚的Kiro Dunk Coding奇妙夜更成为焦点，通过编程挑战与创意交流，展现了开发者社区的活力与创新精神。
《2025年实体经济与数字经济融合发展趋势报告——人工智能创新应用》指出，人工智能正成为推动实体经济与数字经济深度融合的核心驱动力。报告数据显示，到2025年，中国数字经济规模预计将达到60万亿元，占GDP比重超过50%，其中人工智能相关产业规模有望突破1.5万亿元。智能制造、智慧物流、数字金融和智能零售等领域的创新应用显著提升了传统产业效率，平均运营成本降低18%，生产效率提升30%以上。报告强调，AI技术通过数据赋能、流程重构和模式创新，正在重塑产业链价值格局，加速产业数字化转型进程。
