博弈论 斯坦福game theory stanford week 4.0_
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博弈论 斯坦福game theory stanford week 4-0
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基于AI大模型的故障诊断与根因分析落地实现
本项目基于Dify平台构建多智能体协作的AIOps故障诊断系统，融合指标、日志、链路等多源数据，通过ReAct模式实现自动化根因分析（RCA），结合MCP工具调用与分层工作流，在钉钉/企业微信中以交互式报告辅助运维，显著降低MTTD/MTTR。
构建AI智能体：四十七、Agent2Agent多智能体系统：基础通信与任务协作实现
摘要：Agent2Agent（A2A）是一个促进多智能体间通信与协作的框架，通过标准化协议实现复杂问题求解。智能体具备自主性、社交能力等特征，分为反应型、慎思型等类型。框架提供四种协作模式和多种冲突解决机制，采用消息传递方式进行通信，包含传输层、任务分配器等组件。演示案例展示了任务管理器与工作者智能体之间的任务分配与执行流程，包括问候交互、任务创建、结果反馈等环节。该框架适用于分布式系统管理、多模态AI协作等场景，为构建智能自治系统提供基础支持。示例代码实现了智能体注册、消息传递和任务处理的核心功能。
AI爱好者必看！目前主流的智能体有哪些类型？从技术到应用一文讲透
AI智能体正悄然改变生活与工作：从智能音箱提醒天气，到导航避堵、办公助手整理待办，其背后是能感知、决策、执行的“数字员工”。2025年全球市场规模将超2000亿美元。本文通俗解析四大主流类型——反应式、目标驱动型、认知增强型与多智能体协同系统，揭示它们如何从执行到协作，逐步实现自主闭环，赋能消费与企业场景，推动人机协同的智能未来。
