「分层多智能体框架」共找到 4682 篇相关文章
16K星 Zep凭一张“动态记忆图”吊打一众Graph RAG
现有的RAG框架多依赖静态文档检索，无法满足企业对动态知识整合的需求。本次分享的Zep提供新型智能体记忆层服务，通过核心组件Graphiti动态整合数据，在LongMemEval基准测试中表现出色。
不愧是中国机器人，乒乓打得太6了
清华姚班本科生苏智团队在论文中提出结合模型规划与强化学习的分层框架，让宇树G1机器人实现亚秒级反应下的稳定连续对打，在真实实验中击球和回球率高，还能连打106拍。
AI写代码终于不瞎烧钱了：边车路由让顶级性能成本直降35%
传统模型路由用于写生产代码易掉链子，Cognition发布的Devin Fusion混合模型框架可解决该问题。官方测试显示，它能降35%编码智能成本且质量无明显下滑，从实际测试案例可看出其适用边界。
中山大学HCP Lab联合拓元智慧提出高效世界模型DDP-WM，机器人规划效率提升9倍
中山大学人机物智能融合实验室联合拓元智慧提出新型高效世界模型框架DDP - WM。它解耦动态预测，在提升推理速度同时，提高规划成功率，如Push - T任务规划速度提9倍、成功率从90%升至98%。
先解行为，再训Agent：CMU开源首份Agentic Search日志数据，把Agent拆开给你看
CMU团队基于DeepResearchGym平台，从半年真实流量中整理出数据，构建并在Hugging Face开源首个Agentic Search行为日志数据集。还提出三层分析框架，刻画智能体搜索行为，为研究和系统设计提供基础与信号。
π0.7的泛化能力有多强？零样本纯靠口述就能用空气炸锅，演示完换个机械臂也能叠衣服
2026年4月16日，美国明星机器人AI公司Physical Intelligence发布模型π0.7。它具组合泛化能力，借助多模态提示框架，能零样本完成新任务。在空气炸锅、叠衣服等实验中表现出色，有望推动具身智能发展。
工业级文本转SQL新思路：成本暴降、超3000列超大数据库依然稳健
华中科大与复旦联合发布AutoLink框架，引入自主智能体，模拟人类工程师工作流。在不输入全量数据库模式下，实现对超大规模数据库模式的高精准链接与筛选，以低Token消耗刷新两大榜单纪录。
英伟达的AI已经开始接管整个项目了？SATLUTION自主进化代码库登顶SAT竞赛
NVIDIA Research提出SATLUTION框架，将LLM代码进化能力扩展到完整代码库规模，能处理复杂项目。它协调LLM智能体对SAT求解器代码库迭代优化，在SAT竞赛中超越人类冠军，成本低且效率高。
独家 | 华为天才少年楼燚航离职创业，要做 200B 以上的「具身大脑」
前华为“天才少年”楼燚航离职创立引力蓝移，定位构建具身大脑。其采用分层架构，认为具身智能Scaling拐点已至，规划了数据来源和模型参数规模。正与汇川合作，按24个月规划推进，面临产品验证挑战。
港大开源ViMax火了，实现AI自编自导自演
香港大学黄超教授团队开源ViMax框架，在GitHub获高星标。它借助多智能体协作实现AI自编自导自演视频，突破主流模型在长视频制作的瓶颈，采用多种策略应对技术挑战，不过在多方面仍有提升空间。