「多Agent并行推理」共找到 4601 篇相关文章
告别「边画边说」：LatentMorph 开启视觉生成隐式潜空间推理新范式
现有的文生图模型缺乏动态思考与自我修正能力，香港科技大学团队提出LatentMorph框架，将隐式潜空间推理集成到T2I生成过程中，实验显示其显著提升基座模型性能，削减推理延时与Token消耗，实现人机认知对齐。
云计算一哥，刚刚重新定义了AI Agent的玩法
亚马逊云科技在纽约峰会上重新定义AI Agent部署方式，发布Amazon Bedrock AgentCore工具包，还推出Marketplace中的AI Agents和工具、Amazon Nova定制化功能等，在数据层和编程应用也有新动作，展现其AI Agent战略布局。
当 Agent 成为新的核心云用户：阿里云重新定义“用云范式”
Agent 进入企业速度超预期，调用云资源使云平台需改变。阿里云发布云 Skills 门户，将云能力 Agent 化，通过三层体系处理不确定性，引入 SDD 规范调云链路，还强调开放标准的重要性。
火山引擎 veFuser：面向扩散模型的图像与视频生成推理服务框架
近年来扩散模型在图像和视频生成领域取得突破，但 DiT 模型推理面临计算量大、模型多样、实时性需求等挑战。火山引擎推出 veFuser 推理框架，能在图片和视频生成上实现低延迟、低成本的高质量体验，且未来会持续迭代。
OCR-Reasoning：揭秘多模态大模型在复杂图文推理中的真实能力
主流OCR评测基准聚焦信息抽取任务，而图文推理任务缺乏系统性评估标准。OCR - Reasoning可系统性评估多模态大模型深度推理能力，还给出多种推理示例，并展示了测评Qwen2.5 - VL - 7B模型的代码。
Claude不到4%，全军覆没！一场大考撕碎Agent「全自动办公」幻想
新智元报道，UniPat AI的SaaS - Bench实战考卷，用23个真系统、106个任务测试Agent。结果显示，Claude Opus 4.7完全通过分数仅3.8%，多数模型全军覆没，暴露了Agent在真实环境中的四种致命缺陷。
红杉对话 LangChain 创始人：2026 年 AI 告别对话框，步入 Long-Horizon Agents 元年
红杉访谈 LangChain 创始人 Harrison Chase，探讨 Long-Horizon Agents。其认为 2026 年是 Doers 元年，这类 Agent 能处理长时程任务。还提及 Harness 架构、Coding Agent 等，指出 Memory 是壁垒，交互需同步与异步结合。
年终总结，通用Agent在企业落地，为什么这么难？到底要怎么做？
文章指出通用Agent在企业落地难，原因有模型本身问题、工程化落地难度被低估、安全合规要求高。还介绍金蝶苍穹Agent平台，它嵌入企业管理场景，有业务模板、开放标准和安全保障。
MiniMax 怎么做 Agent：Model-Harness 协同只是第一步，还有 Inference-Harness 协同
本文介绍了 MiniMax 在 Agent 层面的实践。从内部飞书 bot 起步，发展成桌面应用 MiniMax Code，形成训练 - 服务闭环。还阐述 Agent 对模型优化迭代的作用、自研 Agent 优势，指出 AGI 是闭环递归自我改进系统。
《动手写AI Agent》权限与安全：让 Agent 不敢乱来
文章指出LLM不理解操作后果，不加权限的AI Agent如定时炸弹。介绍权限模型设计，采用Deny→Ask→Allow三层过滤；给出权限规则结构，用glob模式匹配工具参数；还解释用glob而非正则的原因。