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Multi-Agent 不等于并行：Google ADK 中的安全工作流设计

Multi-Agent 不等于并行：Google ADK 中的安全工作流设计
2026-09-06 00:15:09
文章探讨多智能体系统设计中的常见误区：把任务拆成多个Agent并不意味着它们会并行执行。以Google ADK为例，介绍了串行、并行、条件路由三种工作流模式，以及安全工作流设计的五个原则：明确数据依赖、隔离副作用、设置超时和降级、验证和审计、避免过度拆分。
Multi-Agent Google ADK 多智能体工作流并行计算 AI代理架构设计安全

微软 MAF Go SDK 来了：云原生开发者的 AI Agent 框架之争

微软 MAF Go SDK 来了：云原生开发者的 AI Agent 框架之争
2026-07-24 18:16:23
2026年7月微软 MAF Go SDK 正式公开预览，Go 开发者终于可以用熟悉的工具链构建生产级 AI Agent。本文深度解析 MAF Go SDK 技术架构、与 Google ADK 的横向对比、工程实践，以及这对云原生开发生态意味着什么。
Microsoft MAF Go语言 AI Agent 云原生 Kubernetes MCP A2A Google ADK 多智能体

多 Agent 协作框架横评：Google ADK 2.0 的工程化答案，与 LangGraph、CrewAI、AutoGen 正面交锋

多 Agent 协作框架横评：Google ADK 2.0 的工程化答案，与 LangGraph、CrewAI、AutoGen 正面交锋
2026-07-10 14:49:00
2026年4月Google发布ADK 2.0，对比LangGraph、CrewAI、AutoGen等主流框架，从架构设计、核心原理、代码实战角度深度解析
Google ADK 多智能体 AI Agent A2A协议 MCP协议 Graph工作流 LangGraph CrewAI Vertex AI Cloud Run

Google ADK 2.0 工程化实践：如何用 Graph 工作流构建生产级多 Agent 系统？

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2026-07-10 14:47:43
2026年4月Google发布ADK 2.0，从架构设计、核心原理、代码实战、工程落地四维度深度解析多智能体协作框架
Google ADK 多智能体 AI Agent A2A协议 MCP协议 Graph工作流 LangGraph CrewAI Vertex AI Cloud Run

Google ADK 2.0 深度解析：从单 Agent 到多智能体协作，Google 交出了怎样的工程化答卷？

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2026-07-10 14:46:35
2026年4月Google发布ADK 2.0，从架构设计、核心原理、代码实战、工程落地四维度深度解析多智能体协作框架，对比LangGraph、CrewAI、AutoGen
Google ADK 多智能体 AI Agent A2A协议 MCP协议 Graph工作流 LangGraph CrewAI Vertex AI Cloud Run

Google ADK 2.0 深度解析：图工作流、协作智能体与A2A协议——从单Agent到企业级多智能体编排的完整实战指南

Google ADK 2.0 深度解析：图工作流、协作智能体与A2A协议——从单Agent到企业级多智能体编排的完整实战指南
2026-07-05 20:42:20
深度解析Google ADK 2.0核心架构：图工作流引擎、动态工作流、协作智能体、A2A协议。从架构原理到代码实战，覆盖五语言SDK、部署运维、1.x迁移指南，含完整多Agent协作系统示例。
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