「多Agent系统」共找到 6899 篇相关文章
任务自适应 Harness：从 Trace 到多 Coding Agent 的协作记忆
作者为AI Coding准备的端到端方案未落地，后在Routa项目找到新落点。基于ACP协议的Agent Trace可记录关键行为，用于分析优化。还介绍了Feature Explorer、Kanban Harness及任务自适应Harness，探讨多Agent协作记忆。
AI Agent如何重构企业核心系统？深度拆解Agent、多模态与组织变革的实战路径｜AICon
12月19 - 20日北京举办的AICon大会，围绕AI Agent等展开探索。来自腾讯等企业的人士将分享构建智能系统经验。大会有Keynote、平行技术专场、晚场辩论等，涵盖多领域议题，为参会者带来前瞻思想盛宴。
集GraphRAG 和 DeepSearch于一体的智能问答系统graph-rag-agent
本项目结合GraphRAG与私域Deep Search，实现可解释、可推理的智能问答系统。亮点有从零复现GraphRAG、创新融合DeepSearch等，具备多模块功能，还有简单演示，地址https://github.com/1517005260/graph-rag-agent/blob/master/readme.md。
Meta把内部设计系统开源了，支撑内部13000+应用，专为Agent调优
Meta开源的Astryx大更新，改造成Agent适配设计系统。它已在Meta内部演进8年，支撑13000+应用，提供150+可访问、可主题化的UI组件及开发工具，让人和AI用同一套语言。
中国最新Agent产品趋势：多体协同，垂直赛道，行业核心业务 | 量子位智库AI 100
量子位智库2025Q3 AI100榜单中的Agent产品亮点颇多。智能体技术从单点向系统协作发展，应用落地深化至行业。如科研、投资领域的Agent发挥重要作用，部分产品流量可观，多款新发布产品入围。
从组件到系统，Agent 的 Evaluation 怎么做？
Agentic AI 兴起使 Agent Evaluation 成热点。评估 Agent 与 LLM 有本质区别，Agent Evaluation 要考察系统在动态环境实现目标的综合表现，传统 LLM 评估方法无法沿用。业界涌现 GAIA 等相关工作，评估范式也在不断演进。
OpenClaw 实战：一个人、一台 Mac、六个 AI Agent — 从"能聊天"到"能干活"的工程实战
本文分享 OpenClaw 实战经验，介绍 1 编排者 + 5 专业 Agent 团队运作，阐述上下文管理、记忆成长、多 Agent 协作等核心工程问题及解法，还给出系统搭建步骤和技术栈参考。
美团面试题：如何设计多轮对话智能客服Agent。评论区吵翻了，但答案可能就一句话。
文章围绕美团面试题，探讨如何设计多轮对话智能客服Agent。指出AI Agent核心是Context Engineering，介绍业内架构，强调给AI不同容忍度、分步骤处理复杂问题，还提及解决体验问题，认为产品要知边界。
Agent 跑分追平 Codex、成本低至 1.95 美元，这家中国公司做到了
德勤报告显示86%多Agent项目落地失败，硅谷也出现‘无限智能体死循环’。EvoMap团队的EvoX采用‘蜂群式自进化’打法，系统容错率翻倍、完成率跃升，成本大幅降低。跑分追平Codex，还展现出自组织潜力。
Agentic RL训练：它不是单一 RL 算 法，而是一整套环境建模、学习信号、异步数据流、策略优化和基础设施的协同系统
文章指出Agentic RL训练不是单一算法，而是协同系统。它与传统RL不同，有四个训练变化。理解它要围绕三个不变量，还从环境建模等八个方面阐述，强调其竞争在于环境、信号、分布与系统的协同闭环。