如果说 MCP 让 AI 能调用工具，那么 A2A 进一步让不同 Agent 之间可以发现能力、发送消息、协作完成任务。这个变化非常重要，因为真实企业系统本来就不是一个单体工具，而是由很多服务、很多角色、很多流程共同组成的。 这段时间，很多 Java 开发者都在关注 MCP。

在 Java 的编程世界里，集合（Collections）可是一个超级重要的角色，就像是我们日常生活中的收纳盒，只不过这个 “收纳盒” 更加智能和强大，能帮我们管理各种数据。不管是开发一个小型的命令行工具，还是构建大型的企业级应用，集合都无处不在，是 Java ...

Reactor-agent 是一个面向复杂任务自动化与AI应用工程化落地的 多智能体协同应用平台。 它不是只做“单轮对话 + 单次工具调用 ...

MCP 把 ClaudeCode 从只懂你本地代码，扩展成能直接对接外部世界的协作者：GitHub 的 issue、数据库的数据、浏览器的页面、监控平台的报错，连上之后它都能自己读写，不必你再当人肉搬运工。 大多数时候，Claude Code 干的活基本都在你本地的代码和文件范围内。

2026年，企业级AI智能体已从概念验证全面迈入规模化落地阶段。IDC数据显示，2025年中国企业级AI智能体市场规模已达212亿元，预计2026年将增至449亿元，2029年有望突破3320亿元。与此同时，国内AI智能体相关服务商已突破300家，市场供给快速膨胀。 面对如此庞杂的供给，企业选型的核心问题已从“要不要用”转向“选哪家、怎么选、怎么管”。本文将国内主流企业级AI智能体平台按全栈通用型 ...

没有更多了 ...

Claude官方这期访谈中，Boris Cherny多次聊到了verification loop。 Agent拿到任务后，会自己执行，中间甚至“without a human in the loop”。 到了这一步，最麻烦的地方就不再是Prompt写得够不够准确，而是它跑偏以后，有没有东西能把它拉回来。 坐在对面的Spotify负责人Niklas，把这个问题讲的更清楚。 因为他们面对的是超过200 ...

阿里妹导读文章内容基于作者个人技术实践与独立思考，旨在分享经验，仅代表个人观点。前言AI 每天生成的代码量已经远超人工评审的上限 —— 以前每天 review 几百行，现在动辄几千、几万行。代码评审，正在成为研发效率新的质量瓶颈。Open Code Review 是什么？Open Code Review 是一款 AI 驱动的代码评审 CLI ...

在 AI coding 工具日益成熟的今天，代码生成能力已被视为接近攻克的领域，但软件工程的全局难题远未解决。本文整理自快手资深服务端架构师郭勇良在 QCon 全球软件开发大会 2026 北京站的分享《复杂业务场景下 RCA Agent 的探索实践》。 郭勇良在分享中详细介绍 ...

感谢 Snowflake 这次邀请我以 Snowflake 雪花大使身份参加 Snowflake Summit。这次大会给我的触动比预想中更大，大家知道，我一直做从事数据行业，早期在 Teradata，后来在 IBM，后来在企业里 Lenovo、中金、万达等管大数据，后来成为 Apache Software Foundation ...