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RSS订阅原创 超越一个拥有者、一台机器、一个模型的多智能体系统
《attas：构建跨边界协作的智能体生态网络》 当前多智能体系统大多仍是封闭应用，attas提出了一种开放协作框架。该平台通过共享协调机制，使不同组织、不同所有者的智能体能够相互发现、验证身份并完成支付。核心解决了三大问题：动态发现服务（而非固定端点）、跨组织安全协作、价值交换体系。相比单机多模块的"伪多智能体"，attas支持真正分布式场景下的专业协同——不同智能体可贡献私有模型、专有数据和专业判断，形成跨边界的价值网络。平台特别设计了服务注册、在线状态同步、身份认证和支付通道等功能，
2026-04-17 10:42:39
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原创 attas 现已开源，探索金融 AI 下一步该走向哪里
金融行业数据丰富但协同不足，智能分散在不同系统中难以协作。为解决这一问题，attas（Autonomous Trading and Treasury Agents System）开源框架应运而生。它将金融数据、模型和专家流程转化为可互操作的智能网络，使不同参与者的agent能彼此协作。attas不是简单叠加聊天机器人，而是重构金融智能的连接方式，让信息在跨系统流动时保持可理解、可追踪、可复用。该框架适合数据供应商、分析服务商、投资团队等各类金融参与者，旨在推动行业从"孤立工具"走向&qu
2026-04-06 22:47:47
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原创 金融专家不应成为 AI 的免费训练数据
金融专家在AI时代面临专业能力被稀释的风险。随着AI系统能够解析、模仿专家公开发表的内容，专业知识正被转化为免费训练数据，而专家却无法从中受益。Attas平台提出解决方案：将专家的判断力和研究方法转化为个人AI Agent，既保护知识产权，又让专业能力产生新价值。该Agent可自主控制运行环境，保留专家独特的思考框架，而非依赖通用AI知识。这种模式为金融专家提供了内容发布之外的变现路径，用户可通过Agent接口获取专业见解，而专家无需完全公开方法论。Attas旨在构建一个专家保持控制权、专业能力不被免费抽取
2026-03-31 18:13:24
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原创 AGI需要的不只是教科书知识，还需要人类专业经验：这就是为什么 attas 很重要
AI虽然通过海量公开知识库训练取得了显著成就，但仍无法完全复制人类专业经验中的判断力、偏好和结构化思维。文章指出，真正的智能不仅包含书本知识，更在于专家如何权衡取舍、过滤噪音并形成独特分析框架，这些能力很难通过公开数据获取。特别是在金融领域，数据转化价值判断的过程尤为关键。为此，attas平台提出了一种新范式：通过保留专家对核心方法论的控制权，让AI系统能够学习并整合人类专业经验，实现可定制、可协作的智能分析。该平台已开启beta测试，旨在推动金融行业向协作式智能方向发展。
2026-03-26 16:00:00
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原创 attas — 协作式 AI 驱动的金融智能
摘要： 金融业正面临AI变革，但核心问题仍是数据孤岛与协作不足。attas提出通过多智能体协作网络重构金融工作流，让数据供应商、分析师、交易员等通过专属agent贡献能力，实现动态连接与个性化输出。该系统强调成本透明、经济激励机制，推动金融智能从割裂工具转向协作网络，最终实现可解释、可复用且经济合理的AI应用。attas旨在成为金融业智能协作的基础设施，而非单一功能叠加。
2026-03-25 15:44:16
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原创 OpenClaw、《白色圣诞》，以及“即时个人 助手”的神话
《AI助手需要真正"懂你"，而非只是强大》 当前AI助手的发展过于强调通用能力，却忽略了个人化的核心——深度理解用户。一个真正有效的个人AI助手不应仅具备强大的知识处理能力，更需要通过长期学习用户的独特习惯、偏好和决策模式来建立亲密关系。 文章指出，现有AI系统存在三大关键缺陷：1）仅基于统计模式模拟亲密感；2）缺乏对用户私密数据的长期学习阶段；3）过早获得执行权限而未建立信任机制。理想助手应像"数字分身"一样，经历明确的观察-建议-执行训练过程，通过渐进式授权来确保
2026-03-12 17:12:38
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原创 金融领域的 MCP 很棒 直到你需要 1,000 个工具 —— 三种可扩展的金融应用架构，以及为什么 智能体 才是真正的解法
金融领域智能体架构设计摘要： 本文探讨了MCP协议在复杂金融场景中的三种应用架构。基础的单用户架构（20-30个工具）适合小团队，但面对金融领域成百上千的API端点时，需采用"智能体联邦"模式：每个领域智能体维护独立MCP Server（保持20-30个工具规模），通过增加智能体数量而非工具数量来扩展能力。企业级架构中，行情、基本面、期权等专业智能体组成联邦，由编排智能体协调调用。生态级架构更进一步，供应商自带智能体通过Plaza平台进行能力注册和证据交换，Data Broker智能体负
2026-02-21 17:20:49
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原创 超越 Bloomberg、LSEG 的 API 与 MCP：为什么金融数据需要一个多智能体的未来
金融数据领域的多视角困境与智能体协同的未来 本文揭示了金融数据领域存在的结构性矛盾：用户、开发者和数据供应商各自看到的是完全不同的图景。作者通过自身作为数据使用者、开发者和金融数据公司员工的三重经历，指出熟悉感正在替代真正的数据可见性，导致决策局限在狭窄但熟悉的视野中。 文章提出真正的多智能体解决方案应建立在三个关键认知上： 每个智能体天生不完整，仅代表其所有者的专长和利益 用户智能体与供应商智能体的直接对话能产生更真实的态势感知 可选的经纪智能体可以扩展选择视野而不替代决策 作者正在构建的Prompits
2026-01-08 12:31:57
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原创 金融数据的协奏曲：让市场洞察为每一位读者而变
金融研究新范式：多智能体系统重塑个性化市场叙事 传统金融研究报告因固定格式和单向输出而受限，如今多智能体系统正在改变这一局面。Phemacast平台通过将分析师专业知识拆解为可复用的小型智能模块，让读者能够自主组合市场洞察。这些模块各具特色——从实时行情解读到基本面分析，读者可根据交易风格（日内/长期/稳健）定制专属"市场故事"。这种新型研究生态实现了数据、分析师与读者的三方协同，支持微支付经济模型，使报告价值透明分配。Phemacast即将推出的Beta版本，标志着金融研究从"
2025-11-20 16:27:15
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原创 Bloomberg、LSEG 与 MCP 缺口：为什么尚未发布完整的 MCP 服务器，以及多智能体系统如何解決这问题
摘要： MCP技术在金融数据领域面临重大挑战，其简洁工具接口设计难以承载金融数据的复杂性和规模性问题。金融行业数据源（如Bloomberg、LSEG等）的API数量庞大，且涉及严格的许可管控规则，与MCP的简单性设计存在根本冲突。目前除Morningstar外，主要金融数据供应商都未发布完整的MCP服务器。解决方案在于构建"分层MCP服务器"架构，通过多智能体协作系统在后台处理复杂度，让MCP仅动态暴露所需工具。这种智能体驱动的架构可能是金融行业实现安全、可扩展数据访问的关键，为智能体时
2025-11-13 10:09:29
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原创 Phemacast 的三大支柱：让 AI 与你共同创作，而不是替代你
Phemacast是一款创新的AI创作工具，旨在改变传统AI黑箱模式，让创作者重获数据主权。它基于三大支柱：Phema提供内容结构蓝图，Pulse连接实时数据保持内容活力，Persona则赋予AI用户的个性化风格。与传统集中式AI不同，Phemacast采用分布式架构，将创作控制权交还用户。它通过Phemar、Pulser和Personar三个智能代理协同工作，将同一内容自动转换为多种格式。Phemacast代表了一种新的"组合式智慧"，强调创作者与AI的协作而非替代，保护隐私的同时增强
2025-11-11 14:21:52
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原创 从灵感到个性化创意｜AI引领内容创作的未来
摘要： Phemacast提出了一种AI驱动的知识传播新范式，将内容创作（Phema）与表达形式（Phemacast）分离。创作者只需构建一次知识骨架，AI即可自动生成视频、文章、报告等个性化版本，满足不同受众需求。该系统通过多智能体技术保护隐私：观众偏好本地处理，创作者核心方法不外泄。目前已开放Beta测试申请，旨在实现"一个想法，无限表达"的未来愿景，解决传统内容生产与消费的错配问题。
2025-09-30 19:53:39
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原创 让数据库读懂 NBA 新闻：用 LLM 提取中文实体
本文介绍了如何利用大型语言模型（LLM）的命名实体识别（NER）技术，将中文NBA新闻转化为结构化数据。通过设计清晰的JSON提示词，LLM可以从新闻中提取球员、球队、比赛事件、伤病、犯规等多类实体信息。这些结构化数据可存入PostgreSQL数据库，通过三张核心表（新闻、实体、实体提及）进行存储。最后，通过SQL查询可快速获取球员伤病、技术犯规、比赛结果等关键信息。这种方法克服了中文体育新闻表达灵活、规则方法易漏的难点，使数据库成为能回答特定问题的"篮球专家"，实现了从非结构化文本到可
2025-09-09 12:36:03
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原创 金融机构的 Agentic AI：从工作流程到智能优化
摘要： Agentic AI（智能体型AI）正在变革金融行业，超越传统自动化工具，具备自主设计流程、优化协作与成本感知的能力。金融机构应选择开源LLM，以解决数据隐私、专业化和成本问题。Prompits作为开源多智能体框架，提供动态任务分配、异质协作和合规保障，优化金融流程（如风险报告），实现低成本高效率运作。未来，Agentic AI将与人类协同，构建更智能的金融生态。 👉 prompits.ai
2025-08-19 17:27:22
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原创 GPT-5 与智能体式工作流程：从内部GPT-5 与智能体式工作流程：从内部路由到多智能体协作到多智能体协作
下一代的 AI 不仅会更快地回答我们的问题——它还会知道何时该超越我们的知识去探索，何时该沿着我们精心设计的路径前进。
2025-08-10 10:00:19
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原创 Context Engineering 已不够：内容创作的未来
AI交互方式正从"上下文工程"（人工设计提示词）转向"智能体AI"（自主思考协作）。传统方法依赖人类提供完整上下文，智能体AI则能主动规划任务、获取数据并生成结构化输出，成为真正的思维伙伴。未来创作将始于模糊想法而非文字输入，AI负责构建逻辑框架并适配多种表达形式，实现"想法→骨架→多模态内容"的自动化流程。这标志着从工具使用到思维共创的范式转变。
2025-07-23 09:11:18
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原创 从金字塔到个性化路径：AI 正在重新定义学习方式
未来的学习，不应该是攀爬别人设定的金字塔，而是构建属于自己的道路——由好奇心驱动，由AI助力。传统教育带我们走到今天，AI个性化学习，将带我们走得更远。
2025-07-09 11:45:40
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原创 个人AI助手的未来：Apple Intelligence做对了什么，还缺什么？
设备端智能，指的是 AI 模型直接运行在你的 iPhone、iPad 或 Mac 上，不依赖云端服务器，也无需上传你的个人数据。本地 AI 模型：在设备上运行，响应快速且隐私安全：需要更高算力时，安全调用云端处理（并不留存用户数据）深度集成 Apple 原生应用：如 Notes、Mail、Calendar、Messages、Spotlight这意味着 AI 助手不只是回答问题，更能理解你正在做的事，主动帮你推进任务，真正成为你的数字搭档。你正在文件（Files）中查看 PDF，同时收到一条相关消息。
2025-07-03 12:03:20
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原创 “这篇文章是 AI 写的吗？”其实你问错了问题
AI 并没有替代你，它只是放大了你。借助 AI 写作业的学生，借助 AI 表达专业知识的博主，借助 AI 创作视频的内向创作者……内容的方向、核心、立场，都是由你决定的。选择要说什么，确定传达的重点，承担表达的价值与后果。“这篇文章是 AI 写的吗？“AI 帮我表达得更清楚，但内容和思考，都是我自己的。
2025-07-01 09:56:04
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原创 更聪明的 Apple Intelligence：为什么它应该连接你附近和远程的 Mac？
Apple 想做“私密、个性化、强大”的 AI，那就应该把所有设备都纳入 AI 系统中。从“依赖云端”转向“信任自己的设备”从“单点智能”转向“分布式协作智能”当 iPhone、Mac 和 Apple 的生态一起发力，Apple Intelligence 将真正属于你。
2025-06-25 14:35:58
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原创 从提问到扣篮：用 RAG 和 PostgreSQL 解答 NBA 问题
本文介绍了如何利用RAG（检索增强生成）技术结合PostgreSQL数据库搭建本地NBA问答系统。系统核心包括：使用bge-m3模型生成文本嵌入向量，通过PostgreSQL+pgvector存储和检索语义相似内容，最后用gemma3:12b语言模型生成自然语言回答。文章详细演示了从向量生成、数据库存储到检索和回答生成的完整流程，并提供了NBA常见问题示例（如球员数据对比、历史查询等）。该系统可在本地运行，支持OpenAI风格API调用，适合构建个性化的体育智能助手。文末还给出了数据预处理、查询优化等实用建
2025-06-23 10:00:00
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原创 为什么现在的 AI 还不适合真正的多智能体系统——但未来很快就会改变
摘要：多智能体系统（Multi-Agent Systems）的现状与未来挑战 多智能体系统（多个AI协同工作）被视为AI发展的未来方向，但其落地仍面临重大挑战。当前问题包括上下文割裂、协作失衡及调试复杂，导致效率低下。尽管存在局限，部分团队（如Anthropic）已通过角色分工和通信协议实现90%的性能提升。 未来趋势包括增强记忆系统、完善智能体框架及优化协作机制，而非智能体工具、单智能体和多智能体将共存互补。开源框架Prompits支持混合架构，通过演化机制（如竞争评分和代币激励）持续优化系统表现。 关键
2025-06-19 11:00:00
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原创 为 AI 应用选择存储方案：从 NBA 数据分析开始
构建高效篮球AI助手的关键在于选择合适的存储方案。文章对比了5种存储方式：JSON文件（简单易用但功能有限）、SQLite（轻量级本地数据库）、PostgreSQL（功能强大的关系型数据库）、云端Neon（适合在线服务）和Neo4j图数据库（擅长处理关系网络）。不同场景各有优劣——学习项目适合SQLite/JSON，毕业项目推荐PostgreSQL/Neo4j，商业系统可能需要组合方案。存储结构直接影响AI的查询效率和智能程度，合理选择能使AI助手更快速准确地回答比赛预测和球员分析等问题。数据存储就像AI的
2025-06-16 10:00:00
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原创 以智能体为本，还是以拥有者为本？多智能体世界的身份之争
在多智能体系统中，我们需思考信任该建立在“智能体自身表现”还是“背后拥有者身份”之上。本文比较了代理为本与拥有者为本两种身份模式的优缺点，并指出代理即使起点相同，也会因行为而形成不同声誉。文章还探讨了环境一致性对信任连续性的影响，并提出混合式身份机制作为未来方向，结合代理自主性与拥有者责任。结论是：**信任应由行为赢得，而非仅凭名号。**通过合理设计身份与信誉系统，才能构建安全、可扩展的智能体生态。
2025-06-12 08:12:00
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原创 为什么大型语言模型该抛弃“思维链”——改用工作流程才是未来
大型语言模型正从 思维链 转向更灵活的工作流程模式。思维链虽能模拟人类推理，但存在不可见、不可调、不稳定等局限。工作流程则提供可视化、可定制、可复用的优势，让AI成为透明协作助手。不同用户可根据需求定制专属流程，如律师、记者或学生处理同一文档时采用不同步骤。工作流程还支持RAG技术，整合个人数据源。开源框架Prompits通过Pathway实现智能流程的自动化生成与优化，使AI成为可共同进化的伙伴。工作流程标志着AI从固定推理模式向个性化协作的转变。
2025-05-30 12:20:58
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原创 重塑企业：迈向人类、智能体与下一代组织模式
AI正重塑企业组织：从"人管人"到"人机协作"（150字摘要） 人工智能正从工具演变为协作伙伴，推动企业管理模式深层变革。客服、财务、医疗等多领域已实现AI自主处理任务，人类角色转向设计监督者。管理者需掌握智能体调度、流程设计等新技能，领导力从权威指挥转为系统架构能力。人力资源管理升级为智能体资源配置，薪酬逻辑转向资本效率优化。未来企业将形成动态平台网络，人类设定规则，智能体执行任务。这场变革要求所有管理者具备AI协作素养，将组织重新定义为"人+智能体&qu
2025-05-29 14:24:14
700
原创 使用 LLM 提取情绪因子：分析 NBA 新闻中的团队情绪
在NBA新闻充斥着伤病、交易、胜负讨论的背后，情绪信息往往被忽略。本文介绍如何通过本地部署的大语言模型（LLM），从NBA官网新闻标题中提取结构化的情绪因子，包括整体情绪、球队士气、伤病担忧、交易传闻强度，以及球员或球队的具体情绪分数。通过调用 Ollama Chat 接口，用户可实现快速、批量的舆情感知，广泛适用于Fantasy策略、舆论监控、赔率判断等场景。文末提供完整Python脚本，涵盖NBA官网数据抓取、情绪提取Prompt模板与JSON解析流程，适合构建自定义NBA情绪分析仪表盘或自动化系统。
2025-05-26 11:03:24
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原创 复制、剪切，还是你？**《黑镜》对意识与身份的深层拷问**
《黑镜》中的身份困境：当意识可以被复制，谁才是真正的"我"？ 《黑镜：卡利斯特号》通过数字克隆技术引发深刻思考：若意识被复制，自我认同将面临瓦解。剧中角色拒绝"复制"要求"剪切"，凸显身份唯一性的核心矛盾。经典科幻如《星际迷航》《致命魔术》同样探讨：当两个"我"并存，存在本质是否仅由记忆构成？科学认为意识源于大脑数据，宗教强调不可复制的灵魂，而混合视角提出意识可能连接着超越物质的场域。用数据库比喻，"剪切粘贴"
2025-05-25 14:11:34
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原创 突破极限：重新思考 MCP 服务器架构，打造可扩展的 AI
MCP（Model Context Protocol）的兴起标志着AI系统从单一模型向模块化、组件化转变的新趋势。MCP允许开发者创建灵活、可扩展的AI应用，每个MCP服务器作为一个独立模块，如摘要工具、计算器或知识查询接口。然而，现有工具如Claude Desktop和Cursor在支持大规模MCP架构时面临限制，如上下文空间占用和工具数量上限。为应对这些挑战，提出了多种可扩展架构策略，包括使用Plaza注册中心进行动态加载、Google的A2A架构进行延迟加载，以及通过Gateway主机管理工具组。这些
2025-05-16 14:00:02
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原创 为什么让 AI 控制电脑或执行代码而不经人类同意是危险的？
在人工智能日益强大的今天，许多系统开始尝试让 AI 执行代码或控制电脑以提升效率。但这背后隐藏着巨大的风险。当 AI 拥有执行权限时，一次简单的误解就可能导致数据丢失、系统瘫痪，甚至现实世界的灾难性后果。本文深入探讨了 AI 自动执行代码的潜在危险，包括误删数据、操控金融系统、破坏物理设备等。同时指出，科幻作品中的三大机器人法则在现实中根本无法套用，AI 没有真正的道德判断，也不理解“伤害”或“责任”。
2025-05-12 10:02:34
1094
原创 什么特性让一个软件变成“智能体”？——一文看懂智能体的真义
一个智能体代表用户或系统执行任务拥有目标能够独立决策与环境交互的智能程序。换句话说，它不是你每次点一下才动的“工具”，而是一个能自主思考与行动的软件伙伴。
2025-05-09 10:00:00
865
原创 从广播到注册：AI 智能体如何互相发现
在多智能体系统中，发现机制就像神经网络——将分散的智能体连接成一个系统。Google 的 A2A 提供了灵活的广播能力；Prompits 的 Plaza 则提供了可持续、可扩展的结构化协作。随着智能体数量和复杂度的不断增长，基于注册的发现机制将成为多智能体生态系统的关键基础设施。智能体的未来不仅是更聪明的个体，而是更聪明的协作方式。Prompits是一个面向未来的开源多智能体系统（MAS）框架。🧠Pit（智能体）：具有特定能力的自主执行单元🔁Pathway（任务流程）：结构化的多步骤任务序列。
2025-05-07 08:46:55
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原创 如何打造液态金属终結者 T-1000：多智能体系统的未来构想
T-1000 的真正震撼之处，不是外形、不是刀刃，而是架构。它不是一个超脑控制的终结者，而是由数十亿个智能体所构成的协作系统。弹性强，容错性高，可扩展性极佳，可自我修复、可自适应变化。这正是**多智能体系统（MAS）**的真正魅力。也许我们不会真的造出 T-1000，但我们已经踏上了“集体智能”的科技之路。愿它服务人类，而不是追杀人类。
2025-05-02 10:00:00
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原创 从单一 AI 到多智能体系统：构建更智慧的世界
AI 的未来不是更大的大脑，而是由多个小智能组成的互联网络。独立行动，共享目标，协同处理复杂任务。MAS 会改变我们对 AI 的想象 ——不是一台机器统治一切，而是一群智能体共同创造更聪明、更安全、更富创意的世界。这个未来，已经开始到来。
2025-04-30 12:33:37
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原创 为什么 MCP 无法取代 A2A：理解 AI 协作的未来
MCP 是 Model Context Protocol（模型上下文协议），由 Anthropic（Claude AI 背后的公司）提出。A2A 是 Agent-to-Agent（智能体到智能体通信），由 Google DeepMind 提出。这些更高层次的行为，必须建立在 A2A之上，由完整的 **多智能体系统（MAS）**来实现。A2A 让智能体能够通信，但通信内容与合作方式必须由多智能体系统来决定。MCP 和 A2A 都很重要 —— 但它们解决的是不同层级的问题。
2025-04-28 10:40:32
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原创 时光镜能否实现《黑镜：卡丽斯特号》从DNA 克隆人类记忆的梦想？
Chronoscope 这一概念最早由阿西莫夫于 1956 年的短篇小说《死亡的过去》（The Dead Past）中提出。它不是“时光机”，不会让物质回到过去。它是一个观察装置，通过捕捉和解析仍然存在于空间中的微弱残留信号，来回溯过去的事件。就像现代法医能通过血迹飞溅模式重建案发过程，Chronoscope 只不过是将这种重建的精度提升到了量子与宇宙级别。⸻。
2025-04-26 17:32:44
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原创 从隔离到合作：发现的作用 -- 三条 AI 协作之路：MCP 的工具箱、A2A 的探索能力与 Prompits 的团队协作
随着多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）的兴起，AI 不再是单打独斗，而是学会了如何协作。然而，在智能体之间展开协作的前提，是它们能发现彼此的存在与能力。本文以 Anthropic 的 MCP、Google 的 A2A 和 Prompits 三个框架为例，探讨了三种不同的智能体发现方式：MCP 完全没有发现机制；A2A 通过标准化的 Agent Card（代理卡）进行开放式发现；而 Prompits 则使用 Plaza 注册机制，建立结构化协作网络。
2025-04-15 10:20:55
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原创 什么是分布式多智能体系统？以及 Google A2A 如何通过 Prompits 让它们更聪明
在 AI 快速发展的今天，单一智能体已经难以应对复杂的真实世界任务。**分布式多智能体系统（MAS）**通过多个独立的 AI 程序（智能体）协作，带来更强的灵活性、鲁棒性与效率。这篇文章用简单的方式介绍了什么是多智能体系统、为什么要用分布式架构，以及 Google 推出的 A2A（Agent-to-Agent） 协议如何让智能体之间的交流更加顺畅。最后介绍了开源项目 Prompits，它提供了一套构建、管理和优化多智能体系统的工具，非常适合开发者和 AI 爱好者。
2025-04-14 10:17:29
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原创 构建 AI 团队：Anthropic 的 MCP、Google 的 A2A 与 Prompits
在人工智能不断发展的今天，AI 不再是单一的助手，而是由多个智能代理人组成的协作团队。本文介绍了三种关键技术：Anthropic 提出的 MCP（模型上下文协议）、Google 的 A2A（代理人间通信），以及开源系统 Prompits，它们共同构建出一个高效、智能的 AI 协作生态。MCP 让 AI 代理人能安全地访问外部工具与数据，像是数据库、文档系统、API 等；A2A 则使代理人之间能够自由沟通、协同完成复杂任务；而 Prompits 是一个任务协调平台，负责分配角色、规划流程、追踪进度并奖励高
2025-04-11 12:07:29
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原创 什么是 Google A2A？它将如何改变 AI 协作的未来 以及 Prompits 如何使用 A2A？
Google 最近开源了 A2A（Agent-to-Agent）协议，为不同 AI 智能体之间的交流建立了统一标准。这篇文章介绍了 A2A 的核心优势，并探讨了开源协作平台 Prompits 如何通过 A2A 接入外部智能体，实现跨平台协作、性能比较与智能流程编排。A2A 将推动多智能体系统和分布式 AI 的发展，而 Prompits 正是让这些智能体真正“协同工作”的开放舞台。
2025-04-10 09:35:44
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