Claude for Financial Services：拆解 Anthropic 的多 Agent 參考實作
Anthropic 開源了 12 個金融業 Agent + 11 個 MCP connector，最值得抄的不是 Agent 本身，而是『同一份 prompt 雙 runtime』和『純檔案擴充』的分層設計。
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7 篇文章Local Deep Research 導讀：本地優先的深度研究 Agent
Local Deep Research 是個本地優先、隱私導向的深度研究 Agent，用 LangChain + LangGraph 串起 20+ 搜尋引擎和 30+ 種研究策略，旗艦的 langgraph_agent_strategy 走 LLM 自主 tool-calling 路線，跟固定流程的 RAG graph 是兩種思路。
DeerFlow：字節跳動開源的超級代理框架，把 Agent 做成可長跑的研究系統
DeerFlow 是字節跳動開源的 Super Agent Harness，基於 Python 3.12 + LangGraph，透過沙箱、長期記憶、子代理、技能與訊息閘道協調長時任務。2026 年 2 月登上 GitHub 趨勢榜第一，目前超過 63,000 星，支援 Telegram/Slack/飛書等 IM、Claude Code 整合與多種搜尋後端。
Agentic Engineering：讓 AI Agent 像真實工程團隊一樣協作
Agentic Engineering 不是讓 AI 寫更快的程式碼，而是讓軟體更快走完整個交付流程——透過多 agent 協作，壓縮跨團隊的協作摩擦。
2026 年 15 個值得關注的 Agent 框架
按 GitHub Stars 排序，盤點 2026 年 15 個主流 AI Agent 框架的定位、特色與適用場景。不是排名，是地圖。
LangGraph：用圖結構管理 Agent 工作流程
LangGraph 把 LLM 工作流程建模成有向圖，解決多輪迭代、條件分支、平行執行這些用線性 pipeline 做很痛的問題。
NobodyClimb AI 架構：在 Cloudflare Workers 上打造 20 節點 RAG Pipeline
用 Cloudflare Workers AI（gemma-3-12b-it + bge-m3）打造可動態組裝的 RAG pipeline，14 個基礎 step + 6 個 LangGraph 專屬節點，三種策略圖（Baseline / Agentic / Plan-Execute）動態切換。