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成本降70%!清华、阿里通义带来智能体长程任务新解法
AI智能体处理长程任务常遇上下文超载问题。清华与阿里通义研究人员提出MemPO算法,赋予大模型主动管理记忆能力,准确率提升,计算资源消耗降近七成,不过评价机制有局限。
清华许华哲:具身智能需要从 ImageNet 做起吗?
清华许华哲探讨具身智能,分析其爆发原因、失败模式及决策点,涉及视觉信号输入、触觉应用、学习方法等,还探讨具身智能是否需‘ImageNet时刻’,并从宏观视角谈智能的共性。
突破泛化瓶颈:阿里云智能运维 Agent 评测体系实践
大模型 Agent 在智能运维场景落地常遇泛化难题。阿里云李也博士介绍利用评测集验证和提升智能运维算法泛化性的实践,阐述评测集重要性、构建方法,还展示其在提升智能运维 Agent 能力上的成效。
tRPC-Agent-Go:构建智能AI应用的Go语言Agent框架
tRPC是腾讯内部覆盖最广的RPC开发框架,tRPC-Go使用最广。2023年起LLM发展迅速,Agent开发框架成重要基础设施。tRPC-Agent-Go集成LLM等,支持创建多种Agent,为开发者提供构建智能应用的完整技术栈。
游戏研发中的 AI 转型:网易多 Agent 系统与知识工程实践
本文整理自网易游戏高级技术经理林香鑫分享,其团队通过代码知识谱图构建、多 agent RAG 召回等技术打造超级助手,在多业务场景落地效果好。还介绍知识工程、多 Agent 赋能代码编写、AI 审查等实践及未来展望。
Meta宣布AI研究架构调整,成立TBD Lab,取消AGI Foundations团队,强化超级智能战略
Meta进行AI研究架构大重组,将业务分为研究、训练、产品和基础设施四个团队。成立TBD Lab探索新方向,如构建‘omni’模型;FAIR成创新引擎;解散AGI Foundations团队。旨在强化超级智能战略。
麦肯锡调研了 50 个一线 AI 智能体的项目总结出来的六条经验
麦肯锡调研50个AI智能体真实项目,提炼出开发智能体的6个关键因素,如关注整体流程、明确适用任务、避免制造“AI垃圾”等,助企业从智能体中捕获价值。
从聊天窗口到多 Agent 控制台:一次 AI 编程协作范式的转移
作者分享了从单 Agent 协作到多 Agent 协作的编程范式转变。当前主流 AI 开发多为单 Agent 协作,效率低,作者设计了 Mexus 工具,解决多 Agent 协作、观测、Review 等问题,重塑人与 AI 协作关系。
80+巨头联名官宣,智能体国家队集结!智能体互联国家标准来了
7月26日,在2025世界人工智能大会相关论坛上,中国电子技术标准化研究院联合80余家单位发起《智能体协议共建共享联合倡议》,旨在构建智能体产业生态。目前标准化工作已取得进展,中国方案将为产业发展锚定新航标。
GPT-5点赞!八大顶尖机构发布「自进化智能体」全面综述
在2025年,大语言模型已演变为智能体,但现有智能体部署后难以适应变化。格拉斯哥大学等机构学者发布综述,系统梳理自进化AI智能体核心框架与挑战,提出三定律,还介绍了优化技术、应用案例等,并指出未来方向。