AutoGen 全栈实战：微软开源多 Agent 框架，5 分钟搭建企业级多智能体系统

前八篇文章，我们完整掌握了单智能体全栈能力：底层组件、RAG私有知识、LangGraph工作流编排、生产级部署优化，实现了单Agent从Demo到生产的全链路落地。怎么让AI同时扮演产品、开发、测试，自主完成全流程项目开发？复杂业务需要多角色分工，单智能体能力不足、逻辑混乱怎么办？如何实现人类专家介入，与AI智能体协同完成高精准度任务？多智能体协作频繁出现角色冲突、信息失真，该如何根治？这是企业级

失业还是机遇 — 读完CL-Bench论文后，一些对SAST未来的想法

本文作者：jiachunpengYASA 社区核心贡献者，专注于程序分析技术。前几天读到腾讯混元和复旦大学 2026 年 2 月发的论文 CL-Bench，结论很震撼：GPT-5.1 在"从上下文学习新知识"上只拿了 23.7 分（满分 100），10 个顶级模型平均 17.2。大模型并不能真正从上下文中学会新东西。

从 Agent 到 RAG，真正决定 AI 落地效果的还是数据

这一轮 AI 落地，越来越多团队发现，真正影响系统效果的往往不是模型参数，而是数据质量。无论是 Agent、RAG、搜索增强还是行业分析，一旦进入生产环境，系统就会开始依赖真实、持续、结构化的数据输入。本文从近期技术趋势出发，聊聊为什么数据质量正在成为 AI 工程里的核心问题，以及企业该如何看待数据接入与数据可用化能力。