「智能体应用」共找到 5073 篇相关文章
4 万星开源项目被指造假！MemGPT 作者开撕 Mem0：为营销随便造数据，净搞没有意义的测试！
高人气开源智能体记忆项目 Mem0 发布论文，称在 LOCOMO 测试打败对手。MemGPT 创始团队 Letta AI 联合创始人公开指控其造假，称测试无意义，自己轻松超其基准数据。二者都为解决大模型长期记忆问题而诞生。
AI三问：Agent、LLM、RAG，一文厘清！
文章介绍大语言模型（LLM）、检索增强生成（RAG）和AI智能体（Agent）三种架构。阐述其概念、工作原理、应用场景、优缺点，还做了横向对比，给出选用建议，最后提及混合架构与未来趋势。
开源的 V0/Lovable 替代方案Libra AI
Libra AI是面向生产环境的AI原生开发平台，可通过自然语言交互管理Web应用全生命周期。它功能丰富，如AI智能编码、集成开发体验等。其开源有技术自主、架构灵活等好处，还介绍了技术架构、上手方式与部署方案。
罗福莉执掌小米大模型首秀！定调下一代模型，全新MiMo-V2开源还横扫Agent第一梯队
在2025小米人车家全生态合作伙伴大会上，罗福莉首秀解读全新大模型MiMo - V2 - Flash，该模型已开源，采用MoE架构和MTP技术，在多方面表现出色，罗福莉还阐述其设计逻辑与对下一代智能体的看法。
实战案例｜当本体遇上 Agent：让 AI 真正“听懂业务”并“按规矩办事”【上】
本文是“企业级本体应用”系列第三篇，探讨本体如何融入企业智能体系统。指出本体非数据库或图谱，是语义层。介绍本体在Agent系统的架构与职责，通过案例展示用本体做规则判断和多维归类，凸显其优势。
面向多工具任务调度的两种路径：MCP vs Agent + Function call
本文围绕大语言模型智能应用中的工具与数据接入问题，介绍了基于 Agent + Function Call 的动态调度机制与基于 MCP 的标准化接入框架，分析了不同场景下的适用性，还探讨了二者未来的协同融合方向。
开源打破“AI黑箱”！集结全球大咖，GOSIM Paris 2026带你看懂Agent时代大变局
GOSIM Paris 2026在巴黎举办，是面向开发者的开源AI技术大会。大会由GOSIM主办，CSDN等联合打造，聚焦AI能力落地应用。首日Keynote多位大咖探讨AI相关问题，还有三大论坛、工作坊、Hackathon等活动。
Anthropic 的 Harness 设计：build to delete
Anthropic工程博客发布Harness设计文章，探讨Claude完成全栈应用开发任务。指出单Agent模式问题，采用GAN式对抗、三Agent编排，对比单Agent与多智能体产出，还介绍调教评估者及编排简化，提出Build to Delete原则。
清华开源一批「学习虾」，免费的「AI 私教团」来了
清华大学开源全球首个多智能体生成式学习AI技术框架OpenMAIC。它能将技术文档转化为学习课堂，还能解锁多种学习解法。其前身MAIC是重要学习平台，应用不断迭代，OpenMAIC功能强大，边界不止于课堂。
AI Agent平台Sedai获2000万美元融资，主打云优化
AI Agent平台Sedai获2000万美元B轮融资，由AVP领投。它聚焦云优化，用智能体取代人工运维，节省成本。产品应用广泛，核心能力突出，2024年收入增长7倍，计划扩平台、引新功能、扩市场团队。