老司机的新赛道

在最新的 LangChain Interrupt 大会上（2025），LangChain 联合创始人 & CEO Harrison Chase 与吴恩达（Andrew Ng）就 AI Agnets 的发展现状，进行了一场炉边谈话。吴恩达回顾了与 LangChain 的渊源，提出用 “Agenticness” 来终结“是否为智能体”的争论，阐述了当前构建智能体的机会与挑战，强调构建端到端系统、评估框架及工具使用等技能重要性。还提及被低估的工具如语音栈，探讨 AI 辅助编码、MCP 标准、多智能体系统、Vibe

少些控制，多些工具。最强大的系统源于赋予 Agents 灵活性而非限制。

很多家长可能都买过启蒙英语卡片、或识字卡。其实不用买。自己制作单词卡，简单又有趣！今天，我要分享一个完全免费的方案。操作简单，易学，一键批量生成。

Anthropic 官方发布了一篇《如何构建高效的智能体》。这篇文章干货满满，非常值得一读。文章总结了他们和众多跨行业客户合作的经验。分享了他们开发智能体的经验教训和实用建议。实践证明：**真正成功的应用，往往采用简单、可组合的模式，而非复杂的框架**。还总结了 3 大核心原则，以及 6 种常见模式。

本文档为构建智能体（Agent）的产品和工程团队提供了基于OpenAI客户经验的实用指南。智能体利用LLM自主管理工作流，能动态选择工具并自动纠错，适用于复杂决策、规则维护困难及处理大量非结构化数据的场景。设计智能体时，需关注模型选择、工具使用和清晰指令。工作流编排可采用单智能体或多智能体模式，后者包括管理者模式和去中心化模式。为确保安全，建议采用多层防御体系，如LLM分类器、PII过滤等。文档可通过官方或夸克网盘下载，助力构建安全、可靠、高效的智能体系统。

DeepSeek-R1 刚刚完成了 DeepSeek-R1-0528 小版本升级。版本虽小，但能力提升可不小。

Google 发布 A2A 后，立刻有 50 多家大公司表示支持，包括 Salesforce、SAP 等企业软件巨头。这么多大佬站队，说明这事真的很关键。