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本程序能够自动化完成从规划、研究、撰写到修改的整个论文创作流程。基于LangGraph和LangChain框架构建，利用大型语言模型和搜索工具协同工作，形成了一个完整的论文写作流水线。
OpenManus 是一个开源的多智能体协作平台，旨在实现与 Manus 类似的功能，并支持本地部署。其底层架构基于多种大型语言模型（LLM），中间层通过多智能体协作机制将任务分解为可执行的子任务，执行层则调用各类 API 接口完成具体操作。OpenManus 无缝集成了包括 Claude 3.5 和 Qwen VL Plus 在内的多个顶级大模型。
Manus虽然当前waitlist 才200万，但考虑到访问权限限制和邀请码等负面因素的影响，这一数据相较于其热度而言并不算特别惊人。回到Anthropic的定义：LLM Agent是能“动态指导自己的处理过程和工具使用，保持对任务完成方式的控制权”。工作流Agent vs 端到端Agent， 这个短期看起来就跟去年的长上下文模型 vs RAG 争议一致，并不会有明确的结论。scaling vs
在价值投资领域，仓位管理是决定投资成败的关键因素之一。合理的仓位管理能够有效控制风险，提高投资回报率。传统的仓位管理方法往往依赖于经验和简单的规则，难以适应复杂多变的金融市场。多智能体强化学习作为一种新兴的技术，具有自适应、自主学习和协同决策的能力，为优化价值投资的仓位管理提供了新的思路和方法。本文的目的在于深入探讨多智能体强化学习在价值投资仓位管理中的应用，分析其原理、算法和实际操作步骤，通过实
AI Agent在B端的未来发展，既充满机遇，也面临挑战。短期内，它将在部门级应用中快速渗透，凭借开源生态和模块化能力颠覆传统SaaS；长期看，公司级应用的复杂性将使传统平台与AI形成互补格局。MCP等开放协议的成熟，将进一步推动这一趋势。最终，AI Agent与应用平台的较量，不仅仅是技术之争，更是产品设计与深度思考能力的比拼。企业若能找准定位，顺势而为，必将在智能化浪潮中占据先机。
AI智能体（AI Agent）并非大众认知中的简单对话工具，而是具备自主决策能力的智能系统。根据Open AI的定义，它通过“感知-决策-执行-学习”的闭环机制，实现对复杂环境的适应性交互。与传统AI工具（如Chat GPT）最大的区别在于，智能体不仅能生成内容，还能通过API接口或物理设备完成实际操作。例如，特斯拉Autopilot通过传感器感知路况，自主规划行驶路径；Manus智能体能自动处理
HedgeAgents是一个设计用来通过实施对冲策略来提升金融操作稳定性的多智能体系统。该系统包含了一系列专门设计的对冲代理，并通过定期举行的会议促进这些代理之间的协作。实验数据表明，这一框架不仅表现突出，而且具有很高的稳健性。
从单智能体到多智能体系统（Multi-Agent System, MAS），开源社区涌现出多个颠覆性框架。面对众多的选项，选择一个最匹配自身需求的 Multi-Agent 框架成为了众多开发者与企业需要解决的关键问题
我们首先需要一个能够处理用户输入的模型。我们将创建一个类，它通过与本地API进行交互来生成响应。
最近大家都在提Agent，例如AutoAgent、Dify、Manus等，突然想到一个问题，那么什么才是Agent，有没有明确的定义呢？为此关于Agent的定义，网上搜索了一圈，说其最早“Agent”这个词可以追溯到古罗马时期，并且还能够从一些哲学家的哲学作品找到影子。一篇文章中说Agent的哲学概念泛指具有自主性的概念或实体，它可以是人造的物体，可以是植物或动物，当然也可以是人。这定义挺好的，我
