「智能体编排框架」共找到 4690 篇相关文章
刚刚，国产AI双冠王！黑马世界模型打破全球纪录，一镜到底封神
生数科技的MotuBrain零宣发登顶双榜，打通「看懂世界+执行行动」，适配多个头部机器人本体。它基于Motus进化，具备多本体、多任务、长程执行能力，展示出强大的「一脑多能」和「一脑多型」特点。
VEGA-3D：释放视频生成模型中的隐式3D知识，重塑3D场景理解与具身交互
华中科技大学与百度联合提出VEGA - 3D，释放视频生成模型隐式3D知识。它将视频生成模型作‘潜在世界模拟器’，用自适应门控融合机制，提升场景理解等任务表现，无需额外3D标注数据。
xAI落后太多，马斯克“开大”重金求购Cursor，100亿美金“分手费”都敢签！
SpaceX宣布协议，或600亿美元收购代码生成初创公司Cursor，也可能支付100亿美元合作费。xAI代码生成能力落后，此次交易为其带来更强市场立足点，也助Cursor解决算力瓶颈。
你写的Skill，正在拖慢模型？策略式Gene才是正确答案
EvoMap团队与清华围绕‘Skill拖慢模型’问题研究，提出‘Gene’概念。经实验，Gene在控制模型表现上优于Skill，还定义了GEP协议。其成果在CritPt基准测试表现出色，为Agent经验复用提供新方向。
3000行代码长出无限技能：AI Agent自我进化时代来了
4月17日GitHub Trending上，Evolver和GenericAgent两个“自我进化”Agent框架登上热榜。Evolver用“基因进化”让提示词自动升级，GenericAgent以3000行种子代码长出独有技能树，二者代表不同进化范式。
北大联合Llama-Factory推出DataFlex：工业级数据动态训练系统
北大张文涛教授、鄂维南院士团队联合多机构推出大模型数据中心动态训练框架DataFlex。它是统一训练基础设施，纳入三类核心能力，解决底层系统问题，在效率和效果上有提升，受社区认可。
放弃开源、重组权力！扎克伯格掏出Muse Spark，杀回大模型主桌
Meta在AI发展遇阻后推出Muse Spark，它是MSL首个模型，定位为通向个人超级智能的第一步，性能表现出色，当前闭源，未来Muse系列或有开源变体，标志Meta AI权力结构重塑。
EvoSkills：自进化的skill，是好skill
文章分享两项Agent Skill最新研究论文，指出智能体技能从手工制作向自动进化转变。介绍EvoSkills和EvoSkill两种自动化Skill进化方案，对比其机制、验证方式等，还提及未来研究方向。
一文搞懂 Coding Agent 和 Harness
文章介绍编码智能体和 Agent harnesses 设计，阐述 LLM、推理模型与 Agent 关系，指出 harness 是让 LLM 在特定任务更好用的关键。还详细讲解 Coding harness 六个核心组件，并对比了 OpenClaw。
首个用户生活「长程模拟器」来了！LifeSim 重新定义大模型个性化评测
现有个性化助手评测基准与真实用户-助手交互脱节，来自复旦大学等的研究人员提出 LifeSim 框架及 LifeSim-Eval 评测方法。实验显示主流 LLM 处理显性需求尚可，隐性意图识别等方面短板明显。