为什么越来越多团队用 Java 写企业级 Agent：十个绕不开的现实因素
这两年我被问过好几次同一个问题：做 Agent，为什么不用 Python？我一般会反问一句，这个 Agent 上线之后，写不写业务库、走不走审批、进不进现有的权限体系。如果答案都是肯定的，语言这件事其实没多少可选。
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。
agent-browser：AI Agent浏览器控制CLI，一条命令让Agent自己上网
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你的 Agent 项目整体架构是怎么设计的？为什么这么拆？
开场：一道专测"能不能把自己的项目讲清楚"的题 介绍一下你的 Agent 项目整体架构？为什么这样设计？ 就是前端发请求，后端调大模型，需要资料的时候查一下向量库，然后返回答案。 这太笼统了。"做一步看一步"的时候，谁决定下一步调哪个工具？多用户同时用怎么隔离？
构建 Agent：何时将 Subagent 并入主 Agent 循环
原文：https://claude.
Agent 写完的代码没人读过：出事时你该潜多深
CI 挂了。这不该发生——作者 Adrian Quiroga 已经把 agent 工作流调到自己会惊讶的程度：他的 agent 提交的分支几乎不可能带着失败的测试。是 CI 抖动，还是环境问题？结果是 SonarQube 在对 App.tsx 报圈复杂度。
三大 Agent 框架对比：OpenAI Agents SDK / LangGraph / Google ADK
OpenAI Agents SDK、LangGraph、Google ADK 三款框架解决的是同一类问题——「怎么把 LLM、工具、多个 agent 可靠地编排起来」，但路线不同。
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。
仅训练主智能体！NUS提出多Agent编排学习框架，让工作流随任务生成
智猩猩AI整理 论文作者投稿 何时需要协作？如何分工、传递信息并验证结果？DynaFlow 将这些决策交给一个可训练的主智能体。面对一道数学题、一个科学问题或一项多跳检索任务，多智能体系统应该安排多少个角色？谁先推理，谁去查证，哪些结果需要交给下一步？