阿里云
阿里云 AgentCore 推出多 Agent 团队架构，企业 AI 开始从单体走向协作
阿里云 AgentCore 将企业 Agent 组织成可分工、可追踪、可验收的团队，并以身份、消息、任务和权限为核心。它值得关注的地方不在于“更聪明”，而在于把企业已有的知识、工具与流程接入可管理的协作链条。
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多 Agent
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LangGraph
LangGraph 走红 — 折射企业 AI 从'问答'走向'流程'的集体焦虑
LangGraph.js 教程这周在掘金刷屏。值得关心的是它背后那句话：让 AI 干真实业务的人发现，复杂流程靠一段线性代码跑不通 — 需要的是'图'而不是'链'。
lmgame
AI 智能体不是越多越聪明 — 一场侦探实验给出了反共识答案
lmgame 团队的实验显示,12 个小 AI Agent 配合一个推理中枢才能拿下 96% 的案件,而让小 Agent 群自治投票只有 38%。这给当下「AI Agent 越多越好」的叙事泼了一盆冷水。
OpenRig
OpenRig 把多个 Claude 编成虚拟团队，但组团真比单干强吗？
OpenRig 把 Claude、Codex 等 AI 编程助手编成可持久化的虚拟开发团队，代表 AI 从'单体智能'走向'群体智能'的趋势——但文章自己列出四个工程难题尚未解决。
Anthropic
Claude Code 把任务拆给多个 AI 一起干 — 多 Agent 架构从概念走向工程落地
Anthropic 的 Claude Code 正在用「子 Agent」机制解决单 AI 干活时的上下文拥挤、权限混乱和串行低效三个老问题。这是我们第一次看到头部厂商把多 Agent 架构的工程细节公开到源码层，值得关心的是：当大厂开始把这种架构当默认设计，单兵作战的 AI Agent 时代正在结束