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别再构建多智能体了
Multi Agent应用有望成大模型应用范式,但Cognition AI团队认为2025年追求多智能体并行协作架构是歧途,存在信息孤岛和决策冲突问题。主张采用单线程线性架构与上下文工程。
大语言模型 + 编程智能体 = 安全噩梦
作者结合黑帽大会英伟达演讲,指出大语言模型和编程智能体扩大攻击面。如攻击者利用公共资源留恶意指令,实施水坑攻击。强大编程智能体虽普及,但易造成安全漏洞,虽有防御措施但效果有限。
ICCV2025 | 多视图生成新范式-利用自回归模型探索多视图生成
本文介绍自回归生成多视图图像方法 MVAR,能从先前视图提取引导信息增强一致性,拉近与基于扩散方法的图像质量差距。解决了多模态条件控制和数据有限问题,展示出强指令遵从与多视角一致性。
“VLA和世界模型都不是终局,会有物理世界独有的模型” | 蚂蚁灵波沈宇军@AIGC2026
在2026中国AIGC产业峰会,蚂蚁灵波沈宇军与李根深度对话。沈宇军指出大模型踩中互联网数据红利,但机器人数据空白。他认为VLA和世界模型非具身智能终局,未来会有物理世界独有的模型。
BettaFish微舆:一个多智能体舆情分析系统
BettaFish微舆可依自然语言需求抓取分析30多个主流社交媒体生成舆情报告。它将任务拆解给不同智能体,系统架构清晰,最终整合生成带时间线分析的HTML报告。项目在GitHub开源且登顶趋势榜第一。
Anthropic的多智能体,真的有必要吗?
作者曾质疑多智能体系统,看了Anthropic对「Claude Research」的说明后有了改观。介绍了多智能体系统定义、性能提升、代价,还阐述构建方法、评估方式,公开三个核心提示词及协作模式。
vivo AI Lab提出自我进化的移动GUI智能体,UI-Genie无需人工标注实现性能持续提升
香港中文大学MMLab和vivo AI Lab团队提出自我进化框架UI - Genie,构建奖励模型UI - Genie - RM解决轨迹验证难题,通过数据生成和模型迭代闭环实现智能体与奖励模型双向增强,在多基准测试中表现出色,打破人工标注瓶颈。
MASFactory: 多智能体系统开发进入Vibe Graphing时代
AI能力迭代,多智能体编排却停留在旧阶段。北京邮电大学GAMMA Lab团队发布MASFactory,用Vibe Graphing编排多智能体系统,融合多种开发方式,有全栈可视化等优势,还给出实用案例和开源代码。
统一20+多智能体方法,MASLab震撼发布
由十机构联合推出的 MASLab,带来大模型多智能体系统代码库,统一 20+主流 MAS 方法。有方法全、评估准、结构清晰特性,经大量实验刻画性能图谱,还提出新方法,且发起开源社区。
颠覆金融分析!多智能体AI股票分析师震撼登场!
多智能体AI股票分析师登场,由股票分析与报告撰写两智能体组成,通过CrewAI框架协作。用Streamlit构建界面,结合YFinance等获取数据,可30秒内生成含买卖建议报告。