「开源多智能体开发框架」共找到 4650 篇相关文章
AI 写 80%,人修最后 20%:这是什么新赛道?“ AI 代码补锅匠 ”了解一下。
Vibe Coding 成 2025 年 AI 驱动开发核心趋势,强调用自然语言提示让 AI 生成代码。虽可提升效率,但 AI 生成代码有质量、安全等问题,催生付费修复服务,未来“AI+专家”模式或成主流。
MCP高手进阶【一】:彻底弄懂生命周期管理器(Lifespan)的机制与用法
文章深入解读MCP SDK开发高级技巧,聚焦生命周期管理器(Lifespan)机制与用法。先介绍Python上下文管理器,再讲FastAPI的lifespan,接着说明MCP Server的使用流程,最后分析不同传输模式下的工作方式。
好奇心之旅:Cursor代码库索引机制的学习笔记
作者作为高德信息工程团队AI先锋队一员,日常用Cursor开发,因好奇其代码库索引机制展开探索。介绍了Cursor索引工作流程、隐私安全等,还研究Merkle树、turbopuffer向量库及开源方案Continue。
看到这个小红书卖虚拟产品获利百万的案例,我才发现AI翻译的信息差真大
作者建议AI开发者先了解大众需求再做产品。分享小红书上AI翻译变现案例,还展示智谱BigModel开放平台翻译智能体的多模态翻译案例,介绍其解决AI翻译问题的亮点及适用场景。
机器狗能当羽毛球搭子了!仅靠强化学习从0自学,还涌现出类人回位行为 | Science子刊
苏黎世联邦理工学院团队让机器狗靠强化学习学会打羽毛球,开发全身视觉运动控制策略,使其最高挥拍速达12米/秒,还涌现类人回位行为,研究证明足式机器人在体育场景应用可行。
解码提速15.1倍、多任务性能不降:复旦&引望WAM-Diff2打通自动驾驶VLA自回归—扩散转换
视觉-语言-动作(VLA)模型是端到端自动驾驶主流技术,但自回归解码架构有瓶颈。复旦大学与引望智能联合提出WAM-Diff2,实现自回归VLA向离散扩散模型迁移,解码加速15.1倍,多任务性能不降。
清华开源教育龙虾,沉浸式互动课堂,运行成本仅为传统的千分之一
清华大学团队将校内验证两年的AI课堂系统OpenMAIC开源。它能把主题或文档转化为互动课堂,运行成本仅为传统MOOC的千分之一。有多种组件,多智能体协作,还支持多种大模型,已获学生积极反馈。
AI驱动的开源攻击框架:HexStrike-AI
HexStrike-AI是安全研究员开发的开源攻击框架,2025年7月起在GitHub免费提供。它基于MCP协议,集成LLM与150多种工具,可自动化渗透测试和漏洞发现。曾被网络犯罪分子利用,能加速攻击流程,展现强适应和并行化能力。
Linux基金会走访中国AI和机器人公司之后:美国根本不知道这里正在发生什么
2026年4月下旬,Linux基金会全球人工智能首席技术官Matt White访华8天,与多家公司交流。回国后他表示,美国对中国AI了解少,中国团队不封闭。芯片受限未阻竞争,开源有优势但要算经济账,智能体和机器人发展有挑战。
中国19岁常青藤少年重塑AI记忆,斩获各大榜单全球第一,点亮AI联想科技树
M-Flow记忆引擎引发海外开发者社区热议,GitHub star破千,在三大公开benchmark评测中夺冠。它由19岁团队心流元素开发,采用Cone Graph分层结构,实现Graph RAG新范式,更注重联想,而非单纯搜索。