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文章/答案/技术大牛

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综合排序丨最热优先丨最新优先

ChatGPT|公众号接入AIAgent

之前已经考虑将公众号加入智能体，但是由于API接口返回太慢了，于是重新实现了一个页面，就变成这样：

2025-02-27

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AIAgent：我不是只有AI脑！

chatGPT引领各个大厂纷纷推出自己的大模型，但是这些大模型如果不投入应用就没多大意义了~所以大模型的下半场就轮到AIAgent了。本文主要介绍我理解的AIAgent思路以及几个常用框架，如有理解不对，欢迎评论指出。什么是AIAgent？ Agent可以理解为某种能自主理解、规划决策、执行复杂任务的智能体。所以，AIAgent可不仅仅只有LLM~ 为什么AIAgent会出现？对我们算法工程师，从技术来说，AIAgent是什么？或者我们能做什么？所以AIAgent出现了~ AIAgent主流框架下面我们一起整理下几个主流AIAgent框架的思路，你会发现和大家做事思路一样，毕竟，AIAgent作者是人。 1. 以上就是我个人对AIAgent的认识了~不知道什么时候agent能帮助人人都成超级个体。。。。

2023-11-02

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2023腾讯·技术创作特训营第三期

Hermes自我进化的AIAgent凭什么让OpenClaw 用户主动迁移？

——《道德经》Hermes是NousResearch出品的开源自进化AIAgent，GitHub23k+Stars，官网：hermes-agent.nousresearch.com一句话定义：它是目前唯一内置 "闭环学习系统"的开源AIAgent——它不仅能帮你干活，还能在干活过程中自动创建新技能、压缩记忆、建立你的用户画像，真正实现"越用越聪明"。 Hermes是"大一统"的集权制——CLI、网关、工具、记忆、进化循环全围绕一个AIAgent核心。逻辑高度集中，代价是修改时牵一发动全身；好处是状态一致、记忆共享、进化闭环。

2026-04-16

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腾讯云架构师技术同盟

国内外 10 家 AIAgent 平台专业盘点

国内AI Agent产业迎来爆发式增长，亿欧智库在《2025中国AI Agent商业应用场景洞察研究》中明确指出，AI Agent正从“可选配置”转变为企业智能化转型的“刚需基础设施”。如今，不管是传统制造企业还是新兴电商运营，金融或是政府单位，无一不展露出对AI Agent平台的热烈追逐，争先恐后将智能体与自身业务融合。

中国科学发展网

2025-09-17

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AI Agent 职业路线解析：从 Prompt 到智能体系统的工程进阶路径

这也是为什么，在企业级场景中，团队往往会自然演进到AIAgent的形态。什么是AIAgent职业路线？第二阶段：AIAgent构建者能将模型、工具和流程组合成可运行的智能体，开始具备系统意识。第三阶段：AIAgent系统负责人关注稳定性、成本与业务效果，对智能体在真实场景中的结果负责。为什么AIAgent会放大技术能力差异？一个常见的误解是：AIAgent会降低工程门槛。但从实际项目经验来看，情况往往相反。这些问题本来就存在，只是在AIAgent场景下变得更加显性。因此，具备系统设计与线上经验的技术人，通常更容易适应AIAgent相关工作。这条AIAgent职业路线适合所有人吗？答案是否定的。如果你更偏好：边界清晰、确定性强的开发任务尽量减少线上责任与不确定性那么AIAgent相关工作，可能并不会显著提升你的职业体验。

2026-01-21

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AI Agent发展趋势观察：从Marvis看操作系统级AI的未来

深度融入各行各业，催生新职业和新工作方式（2030-2031）核心特征：AIAgent成为办公标配：类似今天的Excel、PPT，未来办公必须会用AIAgent......新职业涌现：AIAgent训练师、AI技能开发者、AIAgent架构师、AI隐私合规专家等等工作方式变革：从"人做任务"到"人规划任务，AI执行任务"，人类专注于创造性工作对企业的建议：提前培训员工：现在开始培训员工使用AIAgent 制定AI使用规范（效率模式vs本地模式的选择标准）第二步：试点项目选择1-2个部门试点AIAgent应用（如：HR部门用Marvis自动筛选简历）积累经验，评估效果，优化流程第三步：培训员工组织AIAgent 官方文档：操作系统级AI助手技术架构SkillHub数据报告（2026年6月）：技能生态爆发式增长Gartner：《2026-2031年AIAgent发展趋势预测报告》麦肯锡：《AIAgent对企业的影响与机遇】你认为AIAgent未来5年最大的机会在哪里？

2026-06-12

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腾讯技术创作特训营S18

AI 互动体验展

一文搞懂 AI Agent：从"问答机器"到"数字员工"的进化

AIAgent学习笔记一、什么是AIAgent？AIAgent（智能体）是一种能够自主感知环境、制定计划、并采取行动来完成目标的人工智能系统。生活化类比场景传统AI（客服）AIAgent（秘书）订机票你问航班信息，它告诉你有哪些你说"帮我订下周去上海最便宜的机票"，它自己查、比价、下单写报告你说写什么，它写一段你说"帮我做个竞品分析"，它自己搜资料、整理数据、生成报告修Bug你贴代码问哪里错了你说"这个项目跑不起来"，它自己看日志、定位问题、修复代码二、AIAgent的核心能力AIAgent通常具备几个关键能力：感知能力：能理解用户的意图和当前环境信息规划能力而AIAgent是"多轮自主式"的，它会主动思考下一步该做什么，遇到问题会自我纠错，必要时还会向用户确认信息。简单来说，聊天AI是工具，AIAgent是能使用工具的"数字员工"。 AIAgent的技术架构（进阶理解）经典架构：ReAct（Reason+Act）ReAct是一种让Agent交替进行"思考"和"行动"的架构模式。

2026-02-15

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大模型部署

AI Agent 两大 “神辅助” 对决：MCP vs Skills 谁更能打？

最近，技术圈很流行的一个话题之一是：MCPvs.Skills谁对于AIAgent来说是一个更加强大的助攻呢？这个争议的深层次原因，是随着AIAgent的快速发展，大模型正在从“对话系统”逐渐演变为“任务执行系统”。要实现这种能力，AIAgent必须能够访问外部系统。于是，一个关键问题出现了：AI如何调用真实世界的工具与系统？只要一个系统实现了MCPServer，AIAgent就能够通过统一协议发现并调用该系统提供的能力。在MCP架构中，AIAgent通常作为客户端，通过MCP协议向MCPServer发送请求。 Skills：AIAgent的能力模块与MCP的协议化设计不同，Skills更像是AIAgent的能力组件。

Apache SeaTunnel

2026-03-12

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安心“养虾”，腾讯龙虾安全中心来了！

为此，腾讯云推出AIAgent安全中心，为企业提供AIAgent安全管控平台，清晰了解、掌握企业内Agent部署情况，并实时监测异常指令、拦截高危命令，同时对skills进行风险、漏洞检测，确保企业内所有 AIAgent"看得见、管得住、审得清"，助力企业安全、平稳地使用“龙虾”（云上用户可直接开通试用）。 ➢可视：看清资产盘点与风险AIAgent识别：自动盘点云环境中的所有AIAgent及相关资产，龙虾的分布一目了然。LLM调用侦测：实时追踪大模型调用情况，动态掌握AIAgent的活动足迹。网络管控：内置内网拦截安全组能力，严格限制AIAgent对企业内部业务和数据的访问权限，防止其越权探索。身份管控：提供密钥托管服务，避免将永久密钥明文存储在AIAgent中，从源头杜绝密钥泄露风险。直面AIAgent带来的安全挑战，腾讯云AIAgent安全中心开启内测。诚邀云上用户参与体验，抢先构建AI时代的安全防护能力。↓扫码申请内测↓

腾讯云安全产品运营小敏

2026-03-10

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安全运营平台

云安全中心

AI Agent 普及下的职场协作重构与职业进阶路径

二、AIAgent的职场定位：具备通用执行能力的“硅基同事”当前阶段的AIAgent，可类比为一批具备通用知识库、能7×24小时持续执行任务，但缺乏跨上下文的隐性理解能力、输出质量波动大、易出现信息“幻觉三、AIAgent时代的职场分层：从执行者到编排管理者随着AIAgent的普及，职场角色将逐步形成清晰的分层：基础执行层：从事高度重复、暂未因成本优化被AIAgent替代的体力或标准化脑力工作（如基础数据录入、简单客服对接）；人机协作者：掌握单个或少量AIAgent的使用方法，能通过人机协作完成常规任务（如用AIAgent辅助撰写文案、生成数据分析初稿）；智能体编排管理者：具备设计、编排与管理大规模AIAgent 四、与AIAgent协作的核心工程化能力1.需求的工程化拆解能力与AIAgent协作无法依赖人类同事间的“默契”，必须将模糊需求拆解为逻辑严密、可执行的结构化指令：明确任务背景、边界范围、约束条件（如合规要求六、AIAgent时代的职场核心：回归人类的不可替代性AIAgent的普及并非意味着大规模失业，而是职场价值的重新分配：智能体可高效处理数据与标准化任务，但无法承担决策失误的责任——最终的业务决策仍需人类基于全局判断做出

2026-01-31

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