「代理任务」共找到 2224 篇相关文章
不吹不黑，在Agent任务上，kimi 2.6确实让我忘了Claude。
Kimi K2.6发布并开源，代码和Agent能力提升。作者测试发现，它在部署Claude Code源码、网站生成、多智能体任务等方面表现出色，审美提升，思维活跃，还能复刻文档风格，开源释放了前沿编程能力。
TRAE SOLO 移动端发布！超级 Agent 终于走出了桌面
TRAE SOLO 移动端正式上线，同时 Windows 版本也同步发布，实现手机、PC、Web 三端全量开放且无需邀请码。它能完成多种任务，三端任务信息实时全量同步，设备配对简单，在生产力场景实测效果出色。
o1 核心作者 Jason Wei：理解 2025 年 AI 进展的三种关键思路
前OpenAI核心研究员Jason Wei跳槽Meta后，在斯坦福大学AI Club演讲，提出理解2025年AI发展的三个核心思想：验证者定律、智能的锯齿状边缘和智能商品化。他认为AI将解决可验证任务，智能成本会趋近零，且各任务发展不均衡。
剑桥揭开大模型翻车黑箱！别再怪它不懂推理，是行动出错了
剑桥大学等机构研究指出，大模型执行长时任务易翻车，问题不在推理而在执行能力。研究人员评估多个指标，发现单步准确率提升可让任务长度指数增长，还研究了自条件化等影响及模型规模的作用。
让 AI 组队干活，最强模型也只完成约一半任务：AgentWorld 如何评测 Agent 协作能力？
单个AI Agent能力不断提升，但多智能体协作能力缺乏系统评测。本文介绍新推出的AgentWorld评测基准，结合长时程任务、角色不对称与黑盒交互，评测多智能体协作能力，给出主流大模型的协作表现数据。
清华大学联合无问芯穹开源具身智能云原生纳管平台RLark，5分钟接入、10秒启动任务
本文介绍清华大学联合无问芯穹推出并开源的面向具身智能的云原生纳管平台RLark，解决具身智能多设备、多集群协同管控痛点，大幅降低接入和启动耗时，现已完成跨地域真机实测。
RL训练一层就够了！单层RL超越全参数训练，跨任务跨模型跨算法全部验证
明尼苏达大学、北大和亚马逊团队研究发现，RL收益集中在中间层，训练单层可超全参数训练。他们提出层贡献度指标，经多模型、算法、任务实验验证，还给出三种训练优化策略。
浙大&港理工等提出InfiGUI-R1：利用强化学习，让GUI智能体学会规划任务、反思错误
多模态大模型驱动的GUI智能体有潜力，但现有智能体面对复杂任务力不从心。浙大等机构提出InfiGUI-R1及Actor2Reasoner框架，通过两阶段训练提升智能体能力，InfiGUI-R1-3B在多基准测试中性能卓越，为GUI自动化工具开辟新道路。
WRC整理床铺机器人背后模型曝光！端到端双系统全身智能VLA，仅凭少量微调就能get任务
星海图在2025WRC展示G0模型，可让机器人自主完成铺床任务。其发布端到端双系统全身智能VLA模型G0，结合真机数据集与架构，还构建开放数据集，评测结果优于π0模型，即将开源。
AI Agent的未来之争：任务规划，该由人主导还是AI自主？——阿里云RDS AI助手的最佳实践
文章以阿里云RDS AI助手实践为例，探讨AI Agent任务规划该由人主导还是AI自主。实测发现大模型自主规划效果不佳，企业更需稳定可靠，人工规划是最佳选择，还提出用‘混合规划’兼顾灵活与可靠。