阿里二面：单Agent与多Agent架构有什么区别，如何设计
面试题：单 Agent 和多 Agent 架构有什么区别，应如何选择和设计？考察方向：AI&大模型 · Agent原理先别往下翻，想一想你会怎么回答，再对照下面的解析。
传统开发岗少25%，招聘都改叫Agent开发
打开一份挂着Agent开发名头的招聘启事，岗位职责第一行写着：负责后端服务的设计、开发和维护。再往下翻，要求熟悉Java、Go、微服务、数据库，有高并发经验优先。大模型、RAG、Agent框架排在加分项。这不是个别现象。
从 LangGraph 到 praxo-core：100 个有特点的 AI Agent 框架
一份面向开发者的 Agent 技术地图：不只看 Star，更看架构差异、工程证据与适用边界。为什么需要一张 Agent 框架地图过去两年，AI Agent 框架经历了快速扩张。
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。
传统开发岗少25%，招聘都改叫Agent开发
AgentScope Java v2 Lab-1，审批只走有门的腿
▍ 摘要：把挂 ASK 规则的 agent 接到 OpenAI 兼容 API 腿上，暂停被翻译成 finish_reason:"tool_calls" 递回客户端，待批状态随请求消失——识别不等于执行。
AgentScope Java 实战：给 AI Agent 加上权限管控
用 Java 写 Agent 的团队，大多卡在同一个坎上：Demo 跑得挺欢，一上生产就出事。模型会自己决定调不调工具、调哪个工具，重启一次会话全丢，上下文越滚越长最后撑爆 token。
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。
AgentScope Java v2 第11课，agent 的家底是一棵会生长的目录树
▍ 摘要：重置后 agent 的工作区是 0 项，聊一句长到 12 项，半小时 34 项——没人写文件，全是框架照契约自己长。本课解剖这棵树：三类落点、AGENTS.md 三层遮蔽、注入管线五段、@path 四道闸、tools.