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构建分层的 Agentic RAG 系统:具备自主纠错的多模态推理
企业 AI 团队面临 RAG 系统在处理结构化与非结构化数据时的难题。本文探讨用分层多智能体编排解决“模态鸿沟”,介绍 Protocol - H 架构,阐述组件、机制、实现与集成,经基准测试验证其优势,还提及未来研究方向。
自搜索强化学习SSRL:Agentic RL的Sim2Real时刻
本文由多机构联合完成,引入自搜索强化学习SSRL。它利用结构化prompt和format reward提取模型world knowledge,降低幻觉。还探索Sim2Real有效性,验证SSRL训练模型在真实场景泛化性,且所有训练数据等已开源。
扣子要做 Agent 时代的 Infra,附开源版搭建全流程
扣子宣布开源 Coze Studio,后端用 Golang,前端用 React 和 TypeScript,基于微服务架构。借助火山引擎 ECS 可一键部署,还能更换自定义模型。官方表示开源是为顺应趋势、确保安全及获开发者反馈。
面壁智能开源 EdgeClaw,一款安全高效端云协同的龙虾 Agent。
当下AI Agent端侧常被忽视,数据任务都涌向云端致隐私泄露和算力浪费。近期面壁智能等联合开源EdgeClaw,以三级安全和性价比感知协同机制,解决OpenClaw数据泄露、token成本高等问题。
视频模型也能推理,Sora2推理能力超过GPT-5
DeepWisdom团队研究发现视频生成模型能推理,在空间类任务上比图文模型更擅长。团队推出VR - Bench基准测试,构建客观评分体系。实验显示视频模型在空间推理有优势,相关代码和数据集已开源。
Agent 工程师绕不开的必修课:API 网关 vs API 管理
文章探讨了 API 网关与 API 管理的起源发展、关键差异、协同工作及未来趋势。API 网关从流量网关演进到 AI 网关,API 管理从文档化走向商业化。两者差异源于起点、使用角色和技术内核不同,未来将向 AI 网关和 MCP Server 管理演进。
王炸!微软AI Agent支持A2A、MCP协议,智能体黄金时代降临
今天凌晨微软官网宣布Azure AI Foundry和Microsoft Copilot Studio支持Agent开发协议A2A,还会与谷歌合作扩大该协议。此前微软已支持MCP,两协议能打破智能体诸多壁垒,提升开发、自动化效率。
美团开源Agentic新王,速度拉满,工具调用打爆Kimi?
周末美团开源LongCat - Flash大模型,参数量560B,推理速度达100 token/s,成本低,在Agent工具调用表现超Kimi - K2。它有Zero - Computation Experts和ScMoE创新,不过市场表现未获太多认可。
Kernel Design Agent(KDA) 的B200 GPU Kernel 编程准则 Skill
文章围绕 Kernel Design Agent(KDA) 的 B200 GPU Kernel 编程展开,介绍目标平台、架构参数,阐述独有特性与编程要点,给出关键性能准则调整方向,详述 16 条准则及特殊 Kernel 类型优化策略和编写前检查清单。
ICLR-26腾讯混元:Agent是强大的,但用户是狂野的
现有LLM工具使用基准测试场景理想化,忽视真实用户行为复杂性。腾讯提出WildToolBench,基于真实用户行为构建测试集,对58个模型评估,发现模型准确率低,揭示LLM在真实场景下能力缺口,为模型优化指明方向。