一门图工程课程讲清多智能体业务工作流怎么搭
Lucidjordan79 · x · 2026-07-22
这是一个关于 graph engineering 的完整课程，目标是把“智能体图”真正用到业务里。
帖文里给出的核心工作流是：让一组 AI agent 并行调研、互相审查甚至推翻对方结论，最后汇总成一个结果，再由人类做最终确认后发布。课程还会讲清楚 graph 是什么、核心模式是什么，以及如何把这套方法完整落地。
所属事件:图工程实战教程：构建可自我纠错的并行多智能体工作流(6 条相关)→
「编程与Agent」频道最新
- 从聊天到 Agent,推理延迟正在成为生产级瓶颈 — Euphoric_Sea632 · 2026-09-11
- Anthropic 研究员:99% 工程师已跑 300+ 自改进 agent 群 — AlishaOutridge · 2026-09-11
- Gergely Orosz 观察:AI Agent 提速十倍交付,却带来一堆小退化 — ducha_aiki · 2026-09-11
- 同题 Echo Maze 实测:三大模型看似成功,代码里藏着同一个 bug — eyishazyer · 2026-09-11
- Astra 分镜+Minimax H3 分镜逐帧生成，视频创作成功率大增 — Hailuo_AI · 2026-09-11
- Codex 用户实测：Sol 搭配 Astra/Luna 子代理更省额度 — pvncher · 2026-09-11