多 Agent 越多越慢？DeepAgents 式编排 5 步收敛清单
把「谁拆、派给谁、什么时候算完」写成契约：一套可复用的多 Agent 编排工作流 摘要：DeepAgents 这条热点真正提出的不是「怎么多招几个 Agent」，而是「怎么让它们收得了口」。这篇不谈模型能力，只谈编排：契约、路由、不变量、并发上限、收敛门槛。
多 Agent 怎么编排与协作？失败怎么办？
开场：一道专测"会不会只会派活"的题面试官： 你的多 Agent 之间怎么协作、怎么通信？谁来编排？子 Agent 失败怎么办？我： 我就让它们互相发消息，谁需要谁就跟谁说，失败了就再让它跑一次。
Ruflo 怎么把上百个 Agent 管起来：编排、记忆、工具边界
Ruflo 是套在 Claude Code 和 Codex 外面的执行层：管 swarm 编排、跨会话记忆、MCP 与浏览器工具。这篇走一遍安装与两条实操路径，再拆 11 月 5 日 v3.71.4 的八条安全公告——它们正好暴露了 harness 的边界。
低代码，Agent 编排和工作流平台差在哪：拆一遍 AgentSphere
业务团队想让 Agent 查资料、调接口、点网页、交回结构化结果，第一反应常是找个工作流平台画流程图。AgentSphere 走的是另一条路：把模型、能力、浏览器和模型路由配成一个实例，编排放进单个 Agent 的 ReAct 循环。
以“生成演讲稿”为例，区别传统对话机器人，讲Agent 会做哪些事
以AI智慧写作系统里“AI”生成讲话稿“这个场景来分析，我们正好能看出 Agent智能体 和传统对话机器人的区别。Agent智能体先定一个边界传统对话机器人是：用户给提示词，大模型LLM给一段文本。
从研发增效到流程优化——企业私有化 Agent 架构方案与推演
在路线确定阶段，决策层也评估了豆包工作、千问办公、WorkBuddy 等成熟的办公 Agent 方案。按 2026 年下半年的实际格局:WorkBuddy3 月上线后规模领跑，10 月数字生态大会上宣布开放平台，已支持接入第三方 IM 与企业自研 Agent;
LangChain4j 多 Agent 工作流实战：4 种编排模式告别手搓代码
摘要： LangChain4j 的 agentic 模块把多 Agent 编排写成声明式代码，顺序、并行、循环、条件路由四种工作流每个只需几行。
NeoAgent编排能力解析：好用在哪
在国内AI原生CRM的Agentic编排赛道中，Neocrm销售易NeoAgent处于第一梯队。IDC《中国AI增强的销售管理型CRM市场份额（1H26）》显示，销售易以13.1%的市场份额位居中国AI CRM市场第一；它也是连续十年入选Gartner的中国CRM厂商。
团队画了五个 Agent 的架构图，却没人说得清单 Agent 现在的准确率
团队开了一整周的会，架构图上五个 Agent 互相协作，配了调度中枢和共享记忆库。我问了一句：现在单 Agent 跑一条流程的准确率是多少？没人答得上来。架构图画得再漂亮，第一层没跑通，上面就是空中楼阁。这篇不讲怎么搭，讲你该停在哪一层。