「多Agent并行推理」共找到 4601 篇相关文章
Meta开源Muse Glimmer，30B Agent小钢炮跑进你的电脑
Meta发布并以宽松协议开源Agent模型Muse Glimmer。它30B参数，能跑在Mac或PC上，多项Agent基准领先。可完成端到端任务、调用工具及多步推理，接受文本与图像交错输入，用途广泛。
告别直接生成，文生图进入Agent时代：港中文联合伯克利开源Gen-Searcher
过去文生图多是‘直接出图’，遇真实世界知识等易翻车。港中文等团队提出Gen - Searcher，让图像生成模型像Agent一样搜索等，数据、模型和代码均已开源，实验显示它提升了生图准确性和质量。
全面战胜ReAct！斯坦福全新智能体推理框架，性能提升112.5%
斯坦福和MIT团队推出新AI智能体推理框架ReCAP，在长上下文任务中全面超越ReAct，性能提升显著。它通过独特结构和三大机制解决大模型常见问题，虽成本增加，但在关键任务表现出色，潜力巨大。
OmniWork：面向创作者的 Agent OS
文章介绍了面向创作者的 Agent OS OmniWork，它的 Agent 围绕专业方向定制，Expert 和 Skill 可自行创建，能多 Agent 协作。通过实例展示其从热点捕捉到生成 BP、文章创作等功能，还介绍了底层逻辑，适合创作人群。
TRM思考奖励模型上线，大模型推理质量终于能量化了 | ICML‘26 Oral
大模型推理评测多只看答案，忽略推理过程。上海多校团队提出TRM，用ME² principle刻画推理质量，DAG-based pairwise evaluation还原结构，训练奖励模型，让推理质量可度量、训练和优化。
扣子 Agent 创作者榜单 - 2025.4
2025 年大模型和 Agent 渐入大众视野，虽大家对 Agent 理解有别，但它落地效果和想象空间大。扣子用户达百万级，此次发布最新创作者榜单，后续还将发相关内容。
从 MCP 到 Agent：构建可扩展的 AI 开发生态的工程实践
本文整理自字节跳动 Trae 架构师陈仲寅在 AICon 2025 上海的分享。探讨通过 MCP 及 Agent 构建可扩展生态体系，涵盖自定义 Agent 设计、与工具集成及共建等内容，还展望技术演进方向与 AICon 深圳站信息。
Skills驱动推理新范式，清华&北大：Token立省59%，准确率不降反升
当前推理模型虽准确率高，但生成“思考过程”会使推理成本和延迟上升。奇元科技、清华、北大等提出TRS框架，将历史推理轨迹蒸馏成技能卡片，在推理时检索注入，实现更少Token、更高准确率。
实战指南：从零构建 MCP 架构下的 Agentic RAG 系统，无第三方MCP Server
五一期间作者用MCP架构从零实现Agentic RAG系统，分享MCP与Agentic RAG融合思考、架构设计，介绍MCP服务端和客户端实现，还做了端到端效果演示，指出架构优势及待优化处。
华为多路径推理破解大模型数学瓶颈，准确率超97%｜ICML 2025
大模型处理复杂问题常“翻车”，华为诺亚方舟实验室提出思维森林（FoT）框架，借鉴人类认知方式，打破线性推理范式。FoT在多个数学推理任务表现出色，准确率超先进模型，将在ICML 2025开源。