《游戏指标生态与自驱决策体系搭建攻略》
本文提出搭建以玩家行为基因为核心、动态决策闭环为骨架的游戏数据智能生态体系，主张摒弃通用指标模板，构建贴合品类特性的指标生态，搭建“行为溯源-价值转化-体验反馈-策略优化”的动态联动闭环；同时打造能深度解码玩家意图、实现场景自适应决策及反馈迭代自进化的智能决策系统，通过指标阈值动态校准与决策优先级智能分配实现两者高效联动，优化数据采集处理链路，并规避决策过度智能化、指标孤岛等误区。
AgentScope 1.0 全面进化，从原型走向产业落地！
AgentScope全新升级，打造生产级智能体生态：推出开箱即用的Alias、EvoTraders等应用，支持多场景落地；强化基建，实现动态技能扩展、白盒化运行与多语言支持；集成语音交互、数据工程等能力，提供从开发到部署的全链路解决方案。
微调技术
微调是适配预训练模型的关键技术，涵盖指令微调、对齐微调与高效参数微调。LoRA通过低秩分解减少参数量，提升训练效率；其变体如LoRA+、QLoRA、AdaLoRA进一步优化性能与资源消耗。Prefix Tuning与Prompt Tuning则通过少量参数实现高效微调，适用于不同场景需求。（239字）
构建AI智能体：五十六、从链到图：LangGraph解析--构建智能AI工作流的艺术工具
本文介绍了LangGraph这一基于LangChain的库，它突破了传统线性链式开发的局限，通过图计算模型实现复杂AI应用的构建。LangGraph的核心优势在于：1）支持动态图结构，实现循环和条件路由；2）内置状态管理，维护应用数据流；3）天然支持多智能体协作。与传统开发方式相比，LangGraph通过节点、边和状态的抽象，提供了更清晰的业务逻辑表达、更健壮的错误处理、更好的可观测性，以及更便捷的团队协作和功能扩展能力。
解锁京东API，实时掌握商品价格动态，定价策略更灵活！
本文详解如何利用京东API（jd.union.open.goods.price.query）实现实时价格监控，涵盖API接入、数据获取、存储分析及动态定价策略。通过构建监控系统，企业可快速响应竞品调价、优化库存、提升转化率，结合InfluxDB与预测模型，助力电商精细化运营，已验证提升销售额37%。
构建AI智能体：四十八、从单体智能到群体智能：A2A协议如何重塑人机协作新范式
本文介绍了基于A2A（Agent-to-Agent）协议的智能代理系统在篮球赛安排中的应用。该系统通过多代理协作（天气、场地、日历、通知代理）实现自动化决策，相比传统API具有动态发现、语义化描述和自主决策优势。文章详细阐述了单代理（天气查询）到多代理系统的演进过程，展示了A2A协议在服务发现、任务标准化和安全通信方面的核心技术特性。该系统采用分级决策机制，优先检查天气安全条件，再验证场地和参与者可用性，最后触发通知流程，体现了分布式智能的协同效应和业务敏捷性。
