本文揭秘了如何利用DeepSeek-V3-0324和Claude 3.5/3.7模型高效生成高质量图片，适用于文章和PPT配图。通过SVG代码绘图，结合精准提示词，实现原型图绘制、图片重绘及彩色报纸风等进阶应用。掌握这些技巧，能大幅提升绘图效率，定制个性化风格。

Manus AI作为全球首款通用型AI Agent，展示了多Agent协同、记忆管理和端到端训练等技术的进化。它通过智能规划与执行复杂任务，提升了用户体验，但仍面临记忆与上下文管理的挑战。未来，AI Agent需强化自我评估、跨环境能力和自主学习，以应对更复杂的应用场景。AI时代，个人需转型为“AI领导者”，适应技术与工作模式的变革。

AI交互正从被动响应的ChatBot向自主行动的智能体Agent演进。智能体通过思维链和ReAct架构，实现任务拆解、工具调用和结果整合，具备自主决策与执行能力。OpenManus项目展示了基于MCP协议的Agent实现，但仍面临token消耗大、多任务处理能力有限等挑战，距离实用化还需进一步优化。

AI代理工作流通过动态规划、工具使用和反思模式，结合LLM的推理能力和外部工具，实现复杂任务的高效处理。其核心在于任务分解、实时数据交互和持续学习，适用于研究助手、代码生成等场景。虽灵活且自适应，但需权衡复杂性和可靠性，确保在合适场景下使用。

引入AI智能体面临不透明、误判等挑战，BPMN流程编排通过可视化、结构化及补偿机制有效解决问题。以医疗健康为例，结合DMN规则与人工监督，确保AI决策可追溯、可回滚，并引入人工介入机制，提升系统可靠性和合规性。BPMN为AI智能体在高要求场景的落地提供了系统性解决方案，为其他行业提供参考范式。

AI Agents的广泛应用面临信任和决策难题。通过协同编排和去中心化控制，可提升其可靠性和透明度。利用Camunda等编排引擎，整合多个AI代理，实现决策链路的可审计和自动化操作，逐步释放AI潜力，使其在生产系统中承担关键决策，推动业务流程的智能化升级。

LLM Agents通过增强记忆、工具和规划能力，弥补了传统LLM的不足。记忆分为短期和长期，工具扩展了LLM的功能，规划则通过推理和行动循环实现任务分解。多Agent系统通过分工协作，进一步提升了复杂任务的执行效率。ReAct和Reflexion等框架结合了推理与行动，使LLM能够自主调整策略。这些技术推动LLM向更智能、更自主的方向发展。

基于多智能体强化学习的全链路算力调度方案（MaRCA）通过用户价值、算力、动作价值预估及负载感知决策模块，解决流量波动大、算力资源受限下的商业价值最大化问题。MaRCA采用集中式训练与分布式执行，显著提升广告收入并降低系统风险，推动算力调度向智能化演进，为搜广推行业提供了高动态场景下的算力优化新范式。

LLM代理通过强化学习和推理实现长期多步骤任务，超越传统工作流系统的局限。OpenAI的DeepResearch和Claude Sonnet 3.7展示了其搜索和编程能力。代理设计需摒弃硬编码规则，依赖搜索、规划和行动能力。未来，代理将自动化RAG等复杂流程，直接与现有基础设施交互，提升效率。大实验室主导代理开发，技术集中化或成挑战。

生成式AI代理在业务流程中的应用正在加速，多模态AI的进步拓宽了其应用范围。文章探讨了AI驱动的架构及其实现方式，包括同步编排和异步编排两种模式。同步模式通过主管代理协调多代理协作，而异步模式则基于事件驱动，代理自主运作。此外，还介绍了代理中介模式，结合了同步和异步的优势，提升了系统的灵活性和可扩展性。这些架构为企业提供了更智能、更高效的自动化解决方案。

AI-Agent构建系列分为三部分：速通工作流基础、ComfyUI案例复盘、AI Agent构建案例。旨在帮助贯通工作流搭建，提升AIGC专业技能。AI迅猛发展下，大模型、多媒体生成、智能体、工作流广泛应用。AI Agent具备自主决策能力，AI Workflow注重标准化流程。通过赛博餐厅案例，展示工作流的基本构成与搭建思路，强调节点任务的输入、输出、参数配置，以及工作流的灵活扩展与升级。

智能体（Agent）是可感知环境并利用工具实现目标的应用程序，分为工作流系统和智能体系统。多智能体系统通过任务分解和专业化分工处理复杂任务，克服单智能体的局限性。框架如Swarm和AutoGen提供了轻量级和灵活的多智能体协调方式，适用于从教育到生产的多种场景。智能体协作模式包括动态任务规划和智能代理协调，提升系统整体性能。

MCP是Claude主导的AI模型上下文协议，旨在集成AI与现有系统，解决AI应用与常用服务分离的问题。通过标准化协议，MCP支持AI模型与不同API和数据源无缝交互，提升AI系统的可靠性和效率。MCP通过分层处理任务，增强多轮对话和复杂需求的自主执行能力，推动AI应用进入新时代。

本文教你制作一个智能命令行工具Commander，通过感知、决策、行动和目标导向，模拟自主AI助手。使用OpenAI风格的API调用模型，借助LangChain框架实现AI的推理和执行。文章详细介绍了如何让AI理解并执行命令，包括结构化输出和函数调用等技术。还探讨了记忆、知识库和微调等高级功能，帮助你构建更智能的AI应用。

智能体作为LLM落地的重要形式，需具备感知、推理、计划、执行等能力。通过图引擎驱动workflow，结合CoT技术，实现复杂任务的拆解与重组，提升智能体的多样性与适应性。图引擎支持流程编排、数据解耦、路径规划等功能，满足业务场景的灵活需求，降低开发成本，提升执行效率。