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支持持久化知识图谱!多Agent协同的革命性框架
Agent - MCP 是为经验丰富的 AI 开发者设计的多 Agent 协同框架,能解决传统 AI 开发难题。亮点有并行开发、持久化知识图谱和实时可视化协作,可让多 Agent 高效协作,避免上下文丢失和任务冲突。
开源Agent模型榜第一名,现在是阿里通义DeepResearch
阿里开源首个深度研究Agent模型通义DeepResearch,在多权威评测集上超越多个Agent模型。它采用多阶段数据策略,有两种推理模式,革新训练流程,已赋能高德出行Agent和通义法睿等应用,且模型等均已开源。
当模型成为公共基础设施,特赞如何架构企业级 Agentic AI?
当大模型成公共基础设施,企业需构建围绕业务结构的智能系统架构。特赞提出的 GEA 企业级智能体架构体系,围绕企业业务运行结构设计,能让智能体参与企业经营判断。
当AI Agent遇到资本,为什么Genspark 能突出重围
文章讲述Genspark在AI Agent赛道的发展。它由景鲲创立,从AI搜索转向Agent,虽人气略逊Manus,但通过制造话题、快速迭代产品、合理团队构成突出重围,估值达12.5亿美元,还探讨了Agent公司被大厂收购的可能。
不是,高考刚结束,高考报志愿的Agent也来了?
夸克官宣夸克高考志愿大模型,虽未多提Agent,但作者认为其比Agent还Agent。该模型免费,以Qwen为基座,结合高考知识库,能生成详细志愿报告,考虑多方面需求,助力学子报志愿。
多智能体在「燃烧」Token!Anthropic公开发现的一切
Anthropic发布多智能体研究系统构建解释,解决多智能体研究困惑。多智能体系统优势明显,在特定任务中表现出色,但token消耗大。其架构独特,还介绍了提示词工程、评估方法、面临的工程挑战等内容。
超越 Prompt 和 RAG,「上下文工程」成了 Agent 核心胜负手
本文称「上下文工程」成 Agent 核心胜负手,它指在正确时间为 Agent 提供正确信息,超越 Prompt 和 RAG。文章归纳五大策略,如转移、压缩等,并结合 *The Bitter Lesson* 启示,探讨构建面向未来的 AI Agent。
WWW'26 | 跨任务自适应的Multi-Agent协作新范式
大型语言模型驱动的多智能体系统成解决复杂任务重要范式,但智能体协作存在关键问题。Griffith和西北农林科技大学团队提出OFA - MAS,将多智能体拓扑设计从one - for - one推向one - for - all,实验效果佳。
OpenAI最新开发者“全家桶”:Apps SDK、Agent Builder、ChatKit深度解读与实测
长假期间,OpenAI在2025 DevDay宣布开发者生态重大升级,引入“Apps in ChatGPT”及其SDK和AgentKit工具集。文章深度解读Apps SDK、Agent Builder、ChatKit,介绍功能、使用方法和体验,还提及OpenAI的AI大平台战略。
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。