「多智能体协同」共找到 6424 篇相关文章
Anthropic揭秘Agent长线开发架构:引入GAN机制,Claude自主撸出全栈应用
Anthropic公开前端设计和自主软件工程最新突破,为让Claude构建完整应用,从GAN汲取灵感设计多智能体协同架构。介绍架构实践、解决的问题及应用效果,还探讨架构简化和设计规律。
SIGIR 2025 | 解决扩展和迁移难题,华为新加坡提出InstructRAG,提升高达19%
大语言模型任务规划面临可扩展性和可迁移性挑战,华为新加坡团队提出 InstructRAG 方案,通过多智能体协同架构实现指令图扩展与少样本任务迁移,在多数据集测试中性能提升高达 19.2%。
谷歌开源 Colab MCP Server,AI 智能体可云端运行代码
谷歌开源 Colab MCP Server,使 AI 智能体通过 MCP 与谷歌 Colab 交互,将本地智能体工作流与云端执行环境打通,解决本地部署局限,还反映 AI 智能体与外部工具交互标准化趋势。
喊话谷歌、OpenAI,微软AI CEO亮出「人文超级智能」底牌
微软AI CEO苏莱曼称AI已超越人类,他在组建微软超级智能团队时提出「人文主义超级智能」概念,认为超级智能发展有风险,要确保AI站人类一边,还看好其在医疗领域应用。
具身智能威胁分析的分层方法和全景图
文章指出具身人工智能应用广泛,安全需求迫切,但现有研究鲜少涉及具身化场景。复旦大学等组织分析400多篇论文,提出具身智能威胁分析全景,介绍各层攻击方法、危害及防护措施。
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。