「模块化多智能体框架」共找到 4662 篇相关文章
LLM 驱动的 AI Agent通信:协议、安全风险与防御对策
论文围绕智能体通信的协议、安全风险及防御对策展开探讨。介绍兴起与重要性、定义分类、解析多种协议,分析不同交互的安全风险,提出防御对策,还以MCP和A2A为例做攻击实验,给出未来研究方向。
The Batch: 948 | GLM 5.1:面向长时任务的能力提升
Z.ai将旗舰开源权重大语言模型升级为GLM - 5.1,可在单个任务自主运行八小时。它专为编程和智能体任务设计,有推理等特性,在多榜单表现佳,但推理和数学能力落后闭源模型,价格有提升。
AI Agents和Agentic AI有什么区别?
论文《AI Agents vs. Agentic AI》深入探讨AI Agent和Agentic AI的本质差异。AI Agents是集成大模型和外部工具的单体系统,适合简单任务;Agentic AI是多智能体协作新范式,适合复杂场景。还提及挑战、解决方案与未来方向。
AI+ Kuikly:7.5小时落地三端「多模态聊天 App」实战
腾讯开源的高性能跨端框架 Kuikly,搭配 AI 开发,仅用 7.5 小时交付一套支持 Android、iOS、鸿蒙三端的 AI 聊天 App。介绍了开发过程,包括环境准备、需求分析、编码实现、集成自测、迭代优化和验收复盘,展示了“AI + Kuikly”的高效。
我们离Coding领域的「AGI时刻」还有多远?字节跳动Seed发布NL2Repo-Bench仓库级长程代码生成基准
在AI编程领域,大家认为Coding领域的AGI似乎可以实现,然而真正的项目开发要求更高。近日,字节跳动Seed等联合发布首个评估编码智能体端到端仓库生成能力的基准测试NL2Repo - Bench,还介绍了其构建、评估等情况。
NUS LV Lab新作|FeRA:基于「频域能量」动态路由,打破扩散模型微调的静态瓶颈
在大模型时代,参数高效微调(PEFT)已成为迁移大规模扩散模型至下游任务的标准范式。但现有微调方法多采用「静态」策略,忽略扩散生成过程内在规律。新加坡国立大学LV Lab等机构提出FeRA框架,通过频域能量动态路由,实现高效微调。
“今天的OpenAI,就是昨天的Sun!” 杨立昆最新长谈:像Linux击溃微软一样,开源AI终将统治世界
图灵奖得主杨立昆在万字对话中阐述AI逆行逻辑,认为LLM非通向人类智能的道路,因其缺乏预测行动后果等能力。他离开Meta创立AMI Labs,专注世界模型和JEPA架构,还介绍Tapestry项目,主张开源AI将统治世界。
清智资本张煜:AI投资的下一个价值点何在?|甲子引力X
在「渡口——甲子引力X2025科技产业投资大会」上,清智资本张煜分享AI投资见解。他指出AI正重塑行业,生成式AI是革命,还谈到具身智能、AI Agent等趋势,以及AI产业链各要素投资机会,分析了行业盈利赛道和创新价值重构。
全网首份「龙虾」安全部署指南来了!360出品
近日,开源AI智能体OpenClaw走红,多地出台扶持政策,部署成趋势。但它带来新安全挑战,工信部、信通院等已预警。360集团率先发布国内首份《OpenClaw安全部署与实践指南》,为政企和开发者提供安全参考。
Hexstrike AI的安装及交互跟踪环境
Hexstrike AI是基于专业化Agent协同的智能渗透测试系统,有强大自动化攻击能力。文章介绍其安装方法,包括服务端和客户端配置,还提及搭建跟踪系统及后续计划,将深入分析专业AI代理原理及关注v7.0新功能。