「多Agent协作」共找到 6215 篇相关文章
代码Agent的苦涩教训!首次拆解上下文检索,直指自动化软件瓶颈
ContextBench首次从「过程」评测代码智能体,揭示当前模型多读少用、被关键词误导等深层问题。它基于真实问题修复任务,由专家标注「黄金上下文」,用多指标评估。研究显示,复杂架构未必效果好,模型重召回轻精确等。
Hexstrike AI在多个工具及模型上的渗透测试表现
文章围绕Hexstrike AI在多个工具及模型上的渗透测试展开。介绍测试环境,用不同难度靶机测试。分析Claude desktop+Sonnet 4.5、AIaW+Deepseek、Cursor+多个模型等组合表现,指出LLM辅助渗透测试任重道远。
ICLR 2026 | CineTrans: 首个转场可控的多镜头视频生成模型,打破闭源技术壁垒
随着视频生成模型发展,影视级长视频需多镜头序列及自然转场,这成新挑战。上海人工智能实验室团队提出 CineTrans 模型,基于掩码机制实现自动化转场,还构建 Cine250K 数据集,实验效果超基线。
1M 上下文时代太费 Token,告诉你我的 Coding Agent 省钱方法
当下GPT-5.5等模型原生支持1M上下文,虽能支撑长任务,但易被噪音干扰且费Token。作者以Claude Code为例,介绍做好会话管理的多种省钱方法,如根据任务选择会话策略、利用rewind功能等。
从服务器 OS 到 Agent 沙箱:腾讯云如何打通 AI Infra 的生态底座
文章指出代码生成快但执行边界缺可靠设施,腾讯云开源 Cube Sandbox 项目。它基于 MicroVM 路线,突破隔离、速度、密度等门槛,v0.2.0 版本降低部署门槛。与 OpenCloudOS 9 组合,提供全链路开源可控路径。
实战·Agentic 上下文工程(上):无需微调,让智能体自我学习与进化
在Agent时代,提示工程进化成上下文工程。斯坦福等团队提出Agentic Context Engineering(ACE),让智能体自我学习与进化。文章介绍了上下文工程的必要性、定义、常见策略,以及ACE的概念、原理与架构。
“甲方快乐模型”诞生,拿下平面设计新SOTA!多条件一键生成,还能独立调整元素 | 复旦&字节
复旦大学和字节跳动团队联合提出CreatiDesign新模型,可实现高精度、多模态、可编辑的AI图形设计生成。它解决了以往方法在处理图形设计时的难题,在多维度评估基准上表现出色,还支持多轮编辑。
还在花钱转语音?10,000+ star 开源「ebook2audiobook」白嫖1107种语言!免费文字秒变多语言音频!
`ebook2audiobook` 是由 Drew Thomasson 主导、13k+ Stars 的开源工具,能将电子书无缝转换为有声书,支持 1107+ 语言,有章节拆分、多 TTS 引擎支持等功能,低门槛部署,适合多场景。
Agent 如何用搜索?这家最懂 AI 搜索的团队,把踩过的坑都分享出来了
AI时代搜索与传统搜索大不同,人类搜索是静态检索,AI搜索是动态、流式、可追问的。小宿科技作为AI Agent基础设施提供商,分享了为Agent提供搜索服务的经验,包括不同场景下AI应用接入搜索的难点与解决方案。
Codex 独立 App 来了,这是一个新东西
OpenAI 推出 Codex 独立桌面应用,或改变 AI 编码方式。它是 Agent 的指挥中心,有 Worktree、Skills、Automations 等功能,支持双个性模式和安全沙箱,限时开放且付费用户额度翻倍。