「多Agent并行推理」共找到 4601 篇相关文章
我写了个 Skill，让 Agent 自动给文章配图
作者写了个 Agent Skill 实现自动给文章配图，介绍了 Agent Skills 概念、与传统提示词和 MCP 的区别，阐述配图 Skill 设计思路、SKILL.md 写法、提示词模板设计、工作流程等，还分享了设计选择和使用方法。
RL在Agentic Reasoning中的作用：拨开迷雾，看清本质
近年大语言模型在推理任务能力惊人，但使用外部工具存挑战。传统SFT无法让模型自主调用工具，强化学习虽被引入，但在智能体推理中面临训练效率、稳定性和泛化能力难题。论文从多维度解构智能体强化学习，提出有效方法。
彻底改写Transformer！「能量驱动架构」横空出世，通用推理时代要来了？
UIUC、斯坦福与哈佛联合提出全新「能量驱动Transformer（EBT）」架构，打破「前馈即推理」旧范式，以能量最小化模拟人类思维，训练更高效、推理更精准，在多方面超越传统Transformer。
上百个Agent，该怎么管？清华团队新思路：重做Session
当Agent数量增多，管理难题凸显。清华与中大团队开源OpenRath，以Session为核心，让多Agent共享状态。它借鉴PyTorch，解决了证据存储、状态流动等问题，使Agent集群管理更高效。
昨晚，云计算一哥打造了一套Agent落地的「金铲子」
亚马逊云科技在纽约峰会推出全新 AgentAI 方案，涵盖开发架构、多模型支持及多种工具升级。如 AgentCore 改变开发规则，Strands Agents V1.0 降低多 Agent 协作门槛，还推出 Kiro 等应用，推动 Agentic AI 落地。
从Demo到行业落地的Agents：技术、应用与评估
通用LLM Agent工业落地有短板，哈工大深圳与华为提出L1 - L5工业Agent能力成熟度框架，映射技术演进与产业场景，覆盖50+行业案例、300+评测基准，给出可量化‘爬级’路线。
一文带你彻底理解AIGC、Agent、MCP的概念和关系
本文为非AI开发者科普AIGC、Agent、MCP概念和关系。AIGC用AI生成内容；Agent可自主决策调用工具；MCP是Anthropic开源协议，降低模型与工具集成成本，获大厂支持。
o3崛起，但推理模型离「撞墙」只剩一年？
OpenAI的o3推理模型诞生不到一年能力突飞猛进，算力暴增10倍。但Epoch AI等警告，最多一年推理模型或撞上算力资源极限。还从其他模型和业内人士看法分析推理算力，指出算力与性能有关联，也有发展瓶颈。
从概念到生产级部署：AWS如何破解Agentic AI落地难题？
红杉美国合伙人预测2025年是AI agent元年，但此前Agentic AI落地难。AWS在纽约峰会推出系列产品，如Amazon Bedrock AgentCore等，完成从存储到市场的升级，有望推动企业构建Agentic AI。
AI Agent做PPT卷疯了，最强选手被挖掘出来了
2025年是AI Agent元年，做PPT成成果显著领域。Agent能自主完成PPT全流程，解决此前导出编辑难题。文章对比GenSpark、天工Agent等产品在不同场景做PPT的表现，为用户选择提供参考。