智能时代的伦理困境：人工智能决策的透明度与责任归属
当AI技术逐渐渗透到我们生活的每一个角落，它带来的便利和效率提升是显而易见的。然而，随之而来的伦理挑战也不容忽视。本文将探讨AI在做出决策时面临的透明度问题，以及由此引发的责任归属难题。通过分析AI系统的工作原理、决策过程及其对个人和社会可能产生的影响，我们将提出一系列针对当前AI伦理困境的解决方案和建议，旨在促进AI技术的健康发展同时保护人类社会的基本伦理原则。
多智能体系统设计：协作、竞争与涌现行为
作为一名长期专注于分布式系统和人工智能领域的技术博主，我深深被多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）的复杂性和优雅性所吸引。在过去几年的研究和实践中，我见证了多智能体系统从理论概念逐步走向实际应用的转变过程。多智能体系统不仅仅是简单的分布式计算模型，它更像是一个微观社会，其中每个智能体都具有自主性、反应性和社会性。这些智能体通过复杂的交互模式，展现出了令人惊叹的集体智能现象。从最初的简单协作模式，到复杂的竞争博弈，再到最终涌现出的群体智慧，多智能体系统为我们提供了一个全新的视角来理解和设计复杂系统。在本文中，我将从架构设计原则出发，深入探讨通信协议的设计要点，分析冲突
在Dify on DMS上搭建专属版Deep Research Agent
Deep Research Agent 不只是为了让你工作快一点那么简单。它更像一场知识工作的革命，彻底把我们从没完没了的“信息搬运”和“大海捞针”中解放出来。想想看，当那些繁琐的、重复性的搜集和整理工作都交给AI后，我们可以把宝贵的时间和脑力，真正用在刀刃上：去提出更一针见血的问题，去构思更有远见的战略，或者干脆去创造一个前所未有的新东西。本文将教你如何在Dify on DMS上，构建企业专属版Deep Research Agent。
智能体协作革命：基于LangGraph实现复杂任务自动分工
本文探讨大模型应用中多智能体协作的必要性，剖析单智能体局限，并基于LangGraph框架详解多智能体系统构建。通过子图状态共享与Network架构实战，展示如何打造高效、可控的AI协作系统，助力迈向组织级AI。建议收藏，深入学习。
手把手带你入门AI智能体：从核心概念到第一个能跑的Agent
AI智能体是一种能感知环境、自主决策并执行任务的人工智能系统。它不仅能生成回应，还可通过工具使用、计划制定和记忆管理完成复杂工作，如自动化测试、脚本编写、缺陷分析等。核心包括大语言模型（LLM）、任务规划、工具调用和记忆系统。通过实践可逐步构建高效智能体，提升软件测试效率与质量。
