多智能体系统资讯

多智能体系统的标准化问题，A2A 与 MCP 集成的优势与困境

传统的智能体集成方式依赖于定制化的“胶水代码”（Glue-Code）——一种临时性的代码片段，专门用于让不同系统协同工作。但这种方法往往导致系统僵化、扩展性受限，无法支持大规模、多智能体环境的需求。因此标准化协议的诞生成为智能体协作的重要转折点，其中Googl

金融界 2025 年 5 月 6 日消息，国家知识产权局信息显示，中移（苏州）软件技术有限公司、中国移动通信集团有限公司申请一项名为“负载均衡方法、装置、电子设备、存储介质和程序产品”的专利，公开号 CN119917281A，申请日期为 2025 年 1 月。

重磅！Google发布开源框架ADK，助力开发者低代码构建AI多智能体系统！支持Python，集成MCP协议，兼容Gemini、Vertex AI及Anthropic等200+模型。另有agent Engine提供托管运行时，Agent Garden加速开发，

多智能体大语言模型（Multi-Agent LLM）系统会失败？最近，伯克利大学发表了一篇重磅论文《Why Do Multi-Agent LLM Systems Fail?》，深入剖析了MAS系统的失败原因，整理出14种具体失败模式，并提出了相应改进建议。

导读本文将介绍一个具有研究性质的主题，关于多智能体系统（Multi-Agent System）的可观测性研究。目前，我们的工作主要基于 OpenAI 于上个月开源的名为 Swarm 的项目，我们对 Swarm 项目进行了源代码分析，并进行了定制化改造，以实现更

多智能体系统的应用面临着两个主要挑战：安全性和可扩展性，安全性是指在多智能体协作过程中如何确保智能体不发生碰撞或其他危险行为，而可扩展性则涉及如何在智能体数量增加的情况下，仍能有效地协调和优化系统的整体性能。

人工智能正逐步融入我们的生活，为各行各业带来深刻的变革。而多智能体系统作为AI领域的前沿技术，正在引领下一个技术革命。这一技术通过多智能体的协作，提升了系统的灵活性和效率，能够应对单一智能体难以完成的任务。