「多智能体模式」共找到 7008 篇相关文章
一篇95页最新80种Deep Research系统全面综述
浙大研究深度研究系统领域，分析自2023年以来80多个实现，提出4维度分层分类法，全面剖析4种实现架构，如单体、流水线、多智能体和混合架构，并阐述各维度演变与进步。
Slack 淘汰 SSH：700+ EMR 作业迁移至基于 REST 的调度架构
Slack 完成大规模数据平台改造，将 Amazon EMR 数据处理流程中 SSH 作业执行模式替换为基于 REST API 的统一调度架构，移除对生产集群的直接 SSH 访问，迁移 700 多个 Airflow Operator，解决了安全、运维等问题。
百文心快码正式发布AI IDE，首创设计稿一键转代码、支持MCP
6月23日，百度副总裁陈洋发布文心快码独立AI原生开发环境工具Comate AI IDE，是行业首个多模态、多智能体协同的AI IDE，首创设计稿一键转代码，亮点多、功能强，适配开发场景。
刚刚，中国AI交卷！40年难题56分钟破局，AI不再「学习」
文章介绍AI科研应用新趋势，从学习已知知识转向搜索未知解。以百度‘伐谋’为例，它助力南京林业大学检测松材线虫病，还在多学科和产业场景中展现价值，百度还启动科学家计划推动其发展。
斯坦福新论文：微调已死，自主上下文当立
斯坦福大学等机构研究人员新论文指出，依靠上下文工程，无需调整权重，模型也能变聪明。他们提出智能体上下文工程ACE，不依赖模型重训，让上下文自主进化，在多场景测试中表现优于多种方法。
VerlTool重塑Agentic RL的训练生态
当前LLM像‘缸中的大脑’，缺乏与外界互动能力。新范式ARLT兴起，但构建训练框架面临诸多挑战。VerlTool作为统一、模块化、高效的开源框架应运而生，解决难题，在多任务实验表现出色，推动LLM向智能体转变。
经典之作！Agent无需奖励也能学习：通过“早期经验”的Agent Learning
该论文提出‘早期经验’范式，让智能体通过执行动作、观察结果状态学习，无需外部奖励。它能降低数据依赖，提升泛化与鲁棒性。实验显示，其在多样环境中效果出色，为智能体训练提供新思路。
vLLM 技巧： 在几秒钟内无需重启释放90%的 GPU 显存
EmbeddedLLM介绍vLLM新功能“休眠模式”，可在不重启服务时几秒内释放约90% GPU显存，实现模型热插拔与高效轮转，还介绍使用方法、不同休眠级别，提醒生产环境要确保安全。
在校生开发，榨干 win 系统全部带宽！
介绍在校生开发的开源工具 HypoMux，它面向 Windows，能把多张网卡「绑」在一起，让下载任务多线路并行。有双模式可选，还能智能分流，兼容主流加速器。操作简便，可解决下载慢问题。
IDE？字节TRAE搞了个大升级，现在能全流程开发了
国内首个原生AI IDE TRAE推出SOLO正式版，升级为集成多智能体协同架构与全流程开发工具链的AI协作平台。新增SOLO Coder智能体，三栏布局更高效，升级思路贴合开发者需求。