搜索：多智能体技术

「多智能体技术」共找到 8069 篇相关文章

斩获4.1K star，再见tcpdump！这款开源神器让网络分析快如闪电！

Kyanos是基于eBPF技术的开源网络分析工具，能透视Linux内核网络活动，解决分布式系统网络难题。它零配置、有内核级透视和智能流量解密能力，功能丰富，应用场景广，相比同类优势明显。

腾讯实习生分享鹅厂项目实战经验，介绍Agent/RAG黑科技。先讲RAG原理、优化方法及评估流程，还提及文档解析；再阐述智能体定义、历史、原理、分类、评估框架与实践案例，助读者快速入门。

开源项目 Super Agent Party 颠覆对‘桌宠’认知，它是 AI 智能体平台，有知识库、联网等能力，可部署到多平台。具备无缝能力增强等核心功能，提供多种安装选项，应用场景丰富。

传统强化学习框架在模型和集群规模达上千块GPU时，存在扩展性瓶颈和效率低下问题。上海创智学院团队推出siiRL，采用全分布式架构和多控制器范式，解决传统框架痛点，在多方面验证了其高性能。

今天，字节正式发布豆包大模型 2.0 系列，围绕大规模生产环境需求优化，提供多款通用 Agent 与 Code 模型。其成本优势明显，多模态能力升级，未来将聚焦长链路智能系统构建。

现有基于可验证奖励的强化学习（RLVR）应用范围局限，清华自然语言处理实验室提出 RLPR 技术，通过 Prob - to - Reward 提高概率奖励质量，有领域无关等特点，相关代码等已开源。

OpenAI 昨晚推出 Codex 研究预览版，这是强大的远程编码智能体，能导航代码库、解答疑问等。官方还发布使用指南视频，介绍了快速上手步骤、工作方式，以及提升效能的方法。

本文分享 OpenClaw 实战经验，介绍 1 编排者 + 5 专业 Agent 团队运作，阐述上下文管理、记忆成长、多 Agent 协作等核心工程问题及解法，还给出系统搭建步骤和技术栈参考。

大模型后训练阶段，SFT 和 RL 各有优劣。微软等联合提出新工作，量化 SFT 和 RL 在数据层面的差距，提出 IDFT 和 Hinted Decoding 等高效后训练技术，实验显示新方法泛化超 SFT、效率超 RL。

Anthropic新模型Opus 4.5编程能力强大，开发者无需逐行审查代码，可直接向智能体下达指令获取成品，这冲击了Cursor代码编辑器业务。虽Cursor收入增长，但面临焦虑，正努力自研模型、拓展企业客户。