「智能体编排框架」共找到 4668 篇相关文章
扎克伯格的豪赌初见成效？Meta新方法让LLM长上下文处理提速30倍
Meta Superintelligence Labs提出REFRAG高效解码框架，解决LLM长上下文输入效率瓶颈。它通过四步流程优化解码，让首个token生成时间加速达30.8倍，扩展上下文，且精度不降反升，不过价值待实际检验。
python打造Google(A2A)+MCP，Langchain生态互补
文章介绍Google的Agent2Agent（A2A）协议，它能实现AI代理通信协作，打破平台孤岛。还提及MCP协议，二者互补。重点介绍python - A2A库，它实现A2A规范，与多框架、模型集成，给出实战示例。
有一说一，老周还真的挺懂 Agent 的
360 AI 发布会，老周回应市场部一事，称是让员工养成用 AI 习惯。他懂 Agent，认为其将成 AI 应用标准形态，360 从搜索切入，推出纳米 AI 超级搜索智能体，还发布两款 AI 硬件。
无需人工标注！AI自生成训练数据，靠「演绎-归纳-溯因」解锁推理能力
新加坡国立大学等机构研究者提出元能力对齐训练框架，模仿人类推理心理学原理，将演绎、归纳与溯因能力融入模型训练。实验显示，该方法提升模型在多任务上的性能，且有跨领域可扩展性。
闭源RSI的严父来了：18个Agent自主科研，Kimi K3靠Harness逼近Opus 5
开源AI基础设施公司Prime Intellect研究表明，借助多智能体Harness，让开源模型负责监控和实现，可让‘AI开发AI’更便宜、效果更好。实验中，Kimi K3搭配Harness逼近Opus 5。
留给人类数学家的悬赏不多了！谷歌DeepMind一口气解决9道埃尔德什问题
AI进军数学界速度惊人，谷歌DeepMind发布由Gemini驱动的AlphaProof Nexus框架，解决9个埃尔德什开放问题，还证明44个猜想、搞定代数几何难题、改进凸优化理论边界，推理成本低且代码开源。
具身Scaling Law押对了！独角兽新品1小时学会新任务，重复1800次成功率99%
具身智能独角兽Generalist推出新模型Gen - 1，它在精细任务上表现出色，成功率大幅提升、效率加快，验证了机器人领域的Scaling Law。研发团队重写数据处理架构，采用新技术提升性能。
黄仁勋GTC2026:龙虾是个人AI操作系统，每个企业都要围绕它来建设，2027营收有望突破1万亿美金
英伟达GTC2026发布会结束，黄仁勋将2027年前需求预测提至1万亿美元。会上发布多项技术与产品，如开源AI智能体框架NemoClaw、太空数据中心Space - 1等，还提及自动驾驶合作进展。
刚刚，Gemini攻克「宇宙弦」终极难题！AI科学家最优雅解法震撼物理学
Google Research团队用Gemini Deep Think + 树搜索框架，攻克理论物理领域宇宙弦引力辐射功率谱精确解析解难题。AI探索600条候选路径，找出6种解法，最优雅的格根鲍尔方法让物理学家拍案叫绝。
1美元时薪？这才是打工人的「梦中情模」
Anthropic 的 Opus 4.6 好用但贵，MiniMax 推出 M2.5 与之抗衡。M2.5 在多方面表现卓越，参数量小，成本低，推理速度快，还经实测能成打工人得力助手，其背后有独特训练体系。