「多Agent架构」共找到 7060 篇相关文章
MiniMax Agent 开年更新，好的 AI 产品，需要让工具来适应人了
2026年初，Claude Cowork引发关注，开源社区跟进，Anthropic下调功能价格。MiniMax升级Agent，推出桌面端和网页端新功能。通过整理文件、翻译、小红书内容流水线等测试，展现其能力与局限，指出Agent应适应人的趋势。
AI Agent 的工程化被低估了
文章指出 AI 发展中工程化作用被低估，将其分为产品工程和技术工程拆解构建 AI Agent 体系。产品工程涵盖需求建模、UI/UX 设计等模块；技术工程涉及架构模块化、流量控制等方面，还提及 Spring AI Alibaba 等工具。
一个App管好所有Agent技能，Chops来了
Chops是一款macOS应用，能自动发现所有AI coding agent的技能文件，支持Claude Code、Cursor等工具。功能丰富，技术栈纯粹，需macOS 15 Sequoia及以上，下载地址和文档在GitHub。
网易云音乐前 CTO 曹偲：代码越来越不重要，好的架构才是软件工程核心
网易云音乐前CTO曹偲推出AI Coding产品Toco AI，旨在将确定性和工程性带入AI Coding。他认为架构决定软件开发上下限，代码会逐渐黑盒化，业务架构更重要且难被AI取代，产品可助力软件开发。
76%的性能提升与模型无关？Karpathy 700次 Loop 实验揭开 Agent 最大误区
前OpenAI联合创始人Andrej Karpathy警示业界重视模型框架。Hugging Face实验表明优化模型外层执行机制可大幅提升Agent性能，Karpathy开源项目揭示AI价值在循环迭代。还介绍了搭建持续进化Agent的方法及注意事项。
从DeepSeek-V3到Kimi K2：八种现代 LLM 架构大比较
文章对比了DeepSeek-V3、Kimi K2等八种现代LLM架构。介绍各模型独特技术，如DeepSeek V3的多头潜在注意力和混合专家技术，OLMo 2的后归一化策略，Gemma 3的滑动窗口注意力等，探讨架构改进与突破。
我用MiniMax Agent开发了个带后端的全栈网站，全程0代码
2025年Agent成AI领域焦点，大厂纷纷布局。作者测试MiniMax Agent，发现其有四大特点：深度研究和上下文管理强，多模态输出出色，编程能力超预期，能执行定时任务，还能开发带后端的全栈网站。
Uber&WisdomAI揭露95%AI Agent落地失败的真相 ！
在‘Beyond the Prompt’技术论坛上，Uber、WisdomAI等企业揭开AI智能体落地难症结。指出90%失败源于‘喂错料’，信任是落地‘生死线’，记忆是架构设计，多模型编排与场景化交互决定用户体验上限。
我不认为几亿人会用豆包「办公」，但 Agent 豆包也必须要做
豆包工作任务新增本地电脑和云电脑切换模式，补上AI Agent关键工作条件，产品定位改变。其优势是低门槛且能力提升，虽Agent不够稳定，但有望成全民工具，推动AI进入大众生活。
迈向无缝共生：大模型GUI Agent的「屏幕图灵测试」与拟人化之路
多模态大模型使GUI Agent能模拟用户执行任务，但也引发与平台的利益冲突。论文提出“屏幕图灵测试”和AHB基准评估拟人化能力，探讨拟人化策略及权衡，为Agent在数字世界共生提供指南。