从零搭建多智能体系统：用 Python 和 LangGraph 实现 Plan-and-Execute
多智能体系统（MAS）通过多个自主智能体的交互来解决复杂的任务，在现代人工智能领域具有广泛的应用前景。本文将深入探讨如何使用 LangGraph 库在 Python 中实现一个“计划与执行”（Plan and Execute）的框架。在此过程中，我们将解释一些重要的概念，包括 Agent（智能体）、
技术闲聊
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OWL 项目与多智能体系统（MAS）的区别与联系分析
本文深入探讨了 OWL 项目 与 传统多智能体系统（MAS） 的区别与联系，全面解析了 OWL 的核心思想、技术原理、功能模块及其在实际应用中的优势。通过对比 OWL 与传统 MAS 在协作机制、工具集成、自适应性和技术架构等方面的差异，本文揭示了 OWL 在任务自动化领域的创新性与独特性。同时，文章还探讨了 OWL 与 Apache Camel、LangGraph 等其他框架的对比，为读者提供了多智能体系统技术选型与应用的实用指南。无论是技术研究者还是开发者，均可通过本文深入理解 OWL 的设计理念与实践价值。