「开源多智能体开发框架」共找到 4615 篇相关文章
上海交大团队发布首篇「搜索智能体」综述!四个维度深度剖析搜索智能体
上海交大团队发布首篇「搜索智能体」综述,从如何搜索、优化、应用、评估四个维度剖析。随着LLM兴起,搜索从传统模式向搜索智能体转变,虽有潜力但缺统一研究视角与评估框架,该综述提供了路线图。
智能体崛起,AI+软件研发到新拐点了?
InfoQ《极客有约》X AICon 直播探讨 LLM 时代软件研发新范式。嘉宾认为 AI 在研发中是提效工具,距原生开发尚远;部分开发环节已由 AI 接手,落地面临稳定性等问题;未来智能体协作是趋势,部分工程师价值将放大。
吴恩达年度AI总结来了!附带一份软件开发学习小tips
AI大神吴恩达总结2025热门AI趋势,包括模型推理成标配、Meta引发人才争夺战、数据中心火热、智能体编程重塑软件开发。还给出软件开发学习建议,如参加课程、动手实践、读论文。
龙虾也能养龙虾!UCSD发布AIBuildAI智能体,MLE-Bench榜单第一
加州大学圣地亚哥分校团队推出AIBuildAI智能体,用户用自然语言描述任务,它就能自动完成AI模型开发。在OpenAI MLE - Bench测试中,其以63.1%获奖率居首,性能媲美人类专家。
从“造工具”到“用仓库”:RepoMaster,驾驭GitHub解决复杂任务的智能体大师!
RepoMaster旨在让AI智能体解决复杂开发任务。它能利用深度搜索定位GitHub仓库,其核心框架分三步闭环解决智能体‘看不懂、用不来’难题。实验显示它性能超主流框架,效率高,设计科学。
让AI自动构建AI模型:UCSD 推出 AIBuildAI 智能体,斩获OpenAI MLE-Bench榜单第一
近日,加州大学圣地亚哥分校研究团队开发 AIBuildAI 智能体,可全自动构建 AI 模型。它在 OpenAI MLE - Bench 基准测试 75 个任务上以 63.1% 获奖率居榜首,实现端到端自动化。
智能体请求暴增 9.4 倍,token 账单却没涨:Uber 公开 AI 软件工厂省钱方法
AI 工具已嵌入 Uber 软件开发各阶段,智能体请求量增长 9.4 倍,但 AI 总支出自 4 月相对稳定。文章介绍其软件工厂思考,包括智能体会话层级、成本公式、指标测算及优化手段,还提及未来举措。
论文深度解读:大模型(LLM)加持下的自主无人机分层智能体框架,实现自主规划
文章解读《A Hierarchical Agentic Framework for Autonomous Drone-Based Visual Inspection》论文,介绍分层智能体框架让无人机群自主规划。研究对比三种‘思考模式’与不同‘大脑’组合,还指出未来研究可开发混合系统、混合能力智能体及自适应系统。
具身智能的第四阶段:「造系统」?
进入2026年下半年,业内形成共识:具身智能竞争从单一模型比拼转向系统工程与产业基础设施角逐。鹿明机器人推出具身智能开发与验证平台Lumos Station Lite,提出“产业具身”理念,助力具身智能落地。
拒绝传统 Router“瞎指挥”,多智能体如何实现智能任务分配?
企业级多智能体系统瓶颈常是负责分发任务的传统 Router 太“傻”,搞不定跨域、解不了冲突、跟不上变化。腾讯云开源 TCAR 智能路由模型,它先推理再选 Agent 集合,经多数据集评测表现出色,还提供完整开源范式。