最佳实践：从Multi-Agent到Agent Team
本文探讨了Agent从单一任务执行者演变为具备长期责任、领域分工和自主协作能力的团队的全过程。文章详细分析了Task Agent向Long-running Agent转变、Domain分化的必要性，以及如何通过CodexLoom解决Human Routing瓶颈，实现Agent间的高效协作与治理。
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还在用原始对话框？教你用 Obsidian Canvas 与 Agent 协作
本文探讨了传统线性对话框在处理复杂 AI 任务时的局限性，提出了基于 Obsidian Canvas 的非线性协作模式。文章结合学术研究（如 Sensecape、CanvasConvo）和商业产品（如 Copilot Pages、Cursor），展示了如何利用 Canvas 画布作为持久化工作台，让 Agent 理解项目结构而非仅保存聊天记录。作者还介绍了 Obsidian 社区中的 Canvas LLM 和 Cannoli 插件，并总结了如何通过定义颜色、空间和连线规则，实现人与 Agent 在知识库层面的高效协同。
Anthropic 官方博文：多智能体协作指南：五种主流模式怎么选、怎么用？
本文翻译自 Anthropic 官方博文，深入解析了多智能体协作的五种主流模式：生成 - 验证者、调度 - 子智能体、智能体团队、消息总线及共享状态。文章详细阐述了各模式的运作原理、适用场景与局限性，并提供了在代码审查、安全运营、系统迁移等实际案例中的选择建议。通过对比分析，帮助开发者根据任务特性（如上下文需求、事件驱动性、协作紧密度）灵活选择或组合模式，以构建高效、可扩展的多智能体系统。
