「Harness工作流」共找到 554 篇相关文章
24个Agent工作流框架用哪个? 11个维度全面评测
LLM发展推动自然语言理解进步,国产LLM密集发布。文章从功能能力和架构特性两维度,对24个智能体工作流框架全面评测,给出关键结论,还提及优化策略、应用领域等。
Open Responses 规范实现智能体式 LLM 工作流的统一
OpenAI发布Open Responses开放规范,获Hugging Face等支持,为智能体式AI工作流制定统一标准,减少API碎片化,支持多模态输入等,引发行业对厂商锁定和生态成熟度的讨论。
爆火的 DeepSeek Harness,全网最全小白接入教程!
DeepSeek Harness 在 GitHub 上线不到三天 Star 数破 10 万。文章给出小白接入教程,介绍三种部署思路,包括手动安装、用 Agent 一键安装、一键安装桌面版,还给出其与多个框架的测评对比。
从答题到做实验:SciAgentGym让大模型进入科学工作流
复旦大学NLP实验室提出SciAgentGym,为科学智能体搭建工作流环境,还设计了评测集SciAgentBench。实验显示模型接入工具能提升成功率,但长流程任务性能下降。论文还提出SciForge构建训练数据,提升了模型表现。
DeepSeek开招Harness产品经理!「参与Agent桌面端产品全过程」
DeepSeek热招Agent Harness产品经理,旨在将前沿模型能力转化为领先Agent产品。招聘详情明确职责与任职要求,释放模型和产品两手抓信号,且其融资后有商业化承诺,将加速发展。
模型都一样了,AI Agent 真正的差距在 Harness 层!
如今各平台接入模型趋同,AI Agent 差距体现在 Harness 层。以天工超级智能体为例,其有约束先行、任务并行编排等亮点,还提供 Skill 粒度新思路,且云端运行降低使用门槛。
当AI穿上白大褂:医疗智能体正在重构临床工作流
新加坡等多所高校联合发表医疗智能体综述研究。医疗智能体有感知 - 认知 - 行动闭环,能深入临床长链条工作流。综述剖析其架构、协同机制、应用场景与安全挑战,还探讨评估及发展方向。
从 Rule、Spec 到 Harness:AI Coding 的渐进式建设路径
作者分享帮团队落地AI Coding经验,指出试点易但推广难,瓶颈在接收端。介绍从Rule、Spec、Loop到Harness的渐进式建设路径,各层前后相依,逐层收紧控制面,助AI在工程体系稳定交付。
深度拆解 DeepSeek Harness 架构:AGI 的自进化,终于有了「后悔药」
8月13日,DeepSeek开放DeepSeek Harness v0.1开发者预览版,在Github获4.5万星。它提出“一切皆插件”概念,核心组件可插拔。还联合北大提出Cordis框架,解决组件插拔问题,但面临价格与组件膨胀挑战。
macOS Harness:AI 自己写代码,操作你的整台 Mac
macOS Harness 是 browser - use 团队开源项目,目标是让 LLM 用持久化 Python 进程完成 Mac 上几乎所有任务。它仅提供六个原始操作,模型用其操作应用,还能在运行中补全缺失部分。项目有诸多优势,目前仅支持 macOS。