「Multi - Agent协同架构」共找到 2994 篇相关文章
国产GPU首获全球顶级推理框架「原生门票」：MUSA合入SGLang主线
近日，摩尔线程举办「SGLang × MUSA Meetup」，分享与 SGLang 社区及 MUSA 生态协同进展。其 MUSA 后端已加入 SGLang 官方支持体系，代码合入主线，还在多方面取得成果，众多开源项目核心维护者参与探讨国产 AI 算力。
DeepSeek视觉原语论文：当所有人在堆图像分辨率时，它在堆「指代精度」！
4月30日DeepSeek发布多模态论文，核心是“视觉原语”，让模型边推理边输出坐标。它是七大coding agent玩家中最后接入视觉的，但补课方式反共识，不堆分辨率堆指代精度，效率高，拓扑推理成绩领先。
Qoder Skills 完全指南：从零开始，让 AI 按你的标准执行
文章介绍Qoder Skills，它是强大AI定制方式，像菜谱让AI按标准执行。阐述本质、结构、原理，对比与其他工具差异，说明适用场景、安装方法，还有实战演示、编写规范、测试迭代及团队协作等内容。
分享2篇最新Harness论文，一篇谷歌，一篇微软
在LLM Agent迅速发展的当下，如何为其设计合适的Harness成关键问题。本文分享微软M⋆和谷歌AutoHarness两篇论文，分别从记忆系统和动作约束维度提出自动化的Harness进化方法，并介绍了实验结果。
什么样的龙虾，才是「一人公司」的心头好？
AI时代，OPC概念火热，但过往大模型和Agent难落地。面壁智能官宣EdgeClaw Box，采用端云两栖架构，安全高效，适配多款硬件，可插电即用，还能降成本、保障数据安全，集成多种Skills，助力OPC提效。
王兴兴署名，宇树机器人春晚之后又进化了：单个策略就能学习各种极限动作
春晚上，宇树机器人展现高动态、高协同的全自主集群控制技术。现在，多机构提出 OmniXtreme 通用策略，可执行各种极限动作。该框架分两阶段，经测试在仿真和现实中表现出色，打破了泛化壁垒。
Seedance 2.0刷屏后，字节还有个硬核模型——3个复杂任务实测Seed 2.0
作者作为AI编程工具深度用户，没追热门的Seedance 2.0，而是实测同期发布的豆包大模型Seed 2.0。设计3个日常复杂任务，在TRAE接入其Pro版测试，展现出强大的自主纠错和多任务处理能力，也指出了不足。
在参与OpenAI、Google、Amazon的50个AI项目后，他们总结出了大多数AI产品失败的原因
Aishwarya Naresh Reganti和Kiriti Badam参与超50个AI项目后，指出多数AI产品失败。他们认为构建成本降低，但设计和明确痛点才是关键，还分享开发陷阱、成功路径，介绍CC/CD框架及AI未来走向。
4.5K Star 超极简！挖到一款更轻量的“纳米级 OpenClaw”，8 分钟直接理解源码！
作者挖到更极简的OpenClaw复刻项目NanoClaw，开源3天获4.5K Star。它基于Claude Agent SDK构建，抛弃臃肿设计，拥抱“定制即代码”理念。功能特性丰富，安全模型升级，核心仓库极简能力可无限扩展。
OpenAI 发布新的 Codex 桌面版，我现在不骂 Codex 难用了
OpenAI发布Codex Desktop App，是macOS桌面应用。它有图形界面，支持定时任务、Skills管理和多Agent并行运行。还对比了与Claude Code的差别，介绍了OpenClaw项目，最后说明不同用户的使用场景和用量定价。