10.2 MetaGPT：产品经理 + 开发 + 测试，自动生成软件项目 本节学习目标 了解 MetaGPT 的定位：角色化多 Agent（产品经理、架构师、开发、测试等）协作，从需求到代码到测试的软件项目自动生成。 理解「角色 + 产出物传递」的流程：PRD → 设计 → 代码 → 测试报告。 能说出…

10.1 AutoGen：多 Agent 对话协作，像开会一样解决问题 本节学习目标 理解 AutoGen 的定位：多 Agent 通过对话与工具协作完成任务，支持 human-in-the-loop、多种对话模式。 掌握核心概念：Agent 类型（Assistant、UserProxy 等）、对话编排、工具调用在多 Agent 间的传递。 …

9.4 Generative Agents：像人一样社交的虚拟智能体 本节学习目标 了解 Generative Agents（斯坦福等）：在虚拟环境中，多个智能体具备记忆、规划、反射、社交，能像「人」一样对话、约定、执行日常活动。 理解与「任务型 Agent」的差异：更强调长期记忆、反思、社会性行为。 …

9.5 小结：网红框架对比与场景化选型 本节学习目标 用一张对比表归纳 AutoGPT、BabyAGI、CAMEL、Generative Agents 的定位与适用场景。 能根据「自主程度、多 Agent、是否虚拟环境」做场景化选型或二次开发参考。 与第 10 章 AutoGen、MetaGPT 形成「网红 vs 工程化多 Agent」…

9.2 BabyAGI：按目标拆任务、排优先级 本节学习目标 了解 BabyAGI 的机制：任务队列 + 优先级，根据目标不断生成新任务、排序、取下一个执行，并可选地写回记忆。 与 AutoGPT 对比：都偏「自主」，BabyAGI 更强调任务链与优先级而非单步动作。 能说出适用场景（多子目标、可排…

9.3 CAMEL：两个 Agent 角色扮演、分工协作 本节学习目标 了解 CAMEL 的形态：多 Agent 角色扮演，例如「用户 Agent + 助手 Agent」或「程序员 + 产品经理」，通过对话与任务分工协作完成目标。 理解「角色设定 + 消息传递」如何驱动协作，与单 Agent、以及后面的 AutoGen/Me…

在石油化工、海洋工程、市政管网等关键基础设施领域，材料的长期可靠性与防护性能至关重要。环氧玻璃钢，作为一种由环氧树脂与玻璃纤维复合而成的高性能材料，凭借其卓越的耐腐蚀性、高机械强度、优异的绝缘性能以及长…

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