金融中的图工程：设计稳健的Agent图
本文探讨了金融领域中Agent图的设计与实现。文章指出，Agent图解决了脚本在等待、重启和并行分支上的缺陷，并通过状态图而非DAG来实现条件路由和循环。重点讨论了状态管理、并行拓扑模式（如Fan-out、Supervisor）以及在金融任务中的实际应用。
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4 篇LongCat-2.0 深度技术解读
本文对美团发布的 LongCat-2.0 万亿参数大模型进行了深度技术拆解。文章涵盖了 MoE 架构与稀疏注意力（LSA）的优化、N-gram Embedding 的应用，以及在国产算力受限情况下的 6D 并行训练工程、超节点组网、推理加速等关键技术细节。
Kimi K2.6 Agent Swarm 深度解析
文章详细介绍了 Moonshot AI 推出的 Kimi K2.6 模型及其核心功能 Agent Swarm。该技术支持每轮运行 300 个并行子代理，将单一文本指令转化为完整的项目交付物（如文献综述、数据集、代码和网页）。文章通过对比“聊天”与“群组”两种心智模型，展示了该技术在学术研究、可视化生成、LaTeX 排版、批量网页开发及大规模代码重构六大场景中的绝对优势，并提供了在单一代理与群组代理之间进行选择的决策指南。
Sub-Agents vs Agent Teams: 改变一切的架构决策
文章深入探讨了在构建复杂 AI 系统时，如何在“子代理”和“代理团队”两种架构模式之间做出正确选择。作者指出，大多数系统错误的按角色（如规划员、开发员）拆分，导致上下文丢失；正确的做法应是基于上下文边界进行拆分。Sub-agents 适用于独立的、需要隔离和并行处理的任务，专注于执行；而 Agent Teams 适用于需要深度协作、上下文共享和实时协调的复杂依赖任务。文章还总结了提示链、路由、并行化等 5 种核心设计模式，并强调了从简单开始、按需增加复杂度的原则。