「双层Agent架构」共找到 4154 篇相关文章
长程 Agent 越跑越乱？ContextPilot 用细粒度 RL 教会模型主动管理上下文
长程 Agent 推理时，传统方法使上下文臃肿、推理成本高。清华、腾讯等团队提出 ContextPilot 框架，扩展管理工具集、采用新采样和信用分配方法。实验显示其用短上下文获高分，降低推理开销。
AI 代码审查再进化：AutoDev 多智能体协作架构深度解析
现代软件开发中，代码审查存在信息割裂、人工效率低等痛点。AutoDev 借助多智能体协作与信息聚合，实现从分析到修复的闭环智能流程，还构建多 Agent 协作体系，未来将集成更多能力。
12.6k，谷歌这个开源项目炸了，全栈AI Agent
谷歌开源的Gemini Fullstack LangGraph Quickstart项目两周冲到12.6k star。它是使用React前端和LangGraph驱动后端Agent的全栈应用程序，能对用户查询做全面研究，有多项特征及明确的后端工作步骤。
AI 编程越来越厉害了，我要怎么提升自己的系统架构能力？
文章指出 AI 写代码能力提升，对程序员系统架构能力要求更高且难被替代。介绍系统设计概念，分析做系统设计的难点，给出新人提升系统设计能力的方法，还说明 AI 可辅助提升该能力。
Transformer终结者！谷歌DeepMind全新MoR架构问世，新一代魔王来了
KAIST、谷歌DeepMind等机构发布的MoR架构，推理速度翻倍、内存减半，重塑LLM性能边界，碾压传统Transformer。它融合参数共享与按需计算，有路由和KV缓存策略，实验显示其性能优越、可扩展性好。
打破传统游戏逻辑！Google | 提出Concordia ，通过Mutil-Agent构建游戏引擎！
Google DeepMind和多伦多大学研究人员提出Concordia软件库，用AI驱动智能体担任GM，基于「实体 - 组件」架构，让工程师和设计师分工，可灵活构建复杂游戏场景，还支持不同交互动态和多种使用动机。
为什么你的 AI Agent 总是用不起来？答案在 Skills
文章围绕AI Agent的Skills展开，介绍其范式价值，如从“单一智能”到“模块化智能”；还提及知识沉淀、跨平台能力迁移等作用，以及对人机关系、人力市场与劳动结构的影响。
大模型智能体如何突破规模化应用瓶颈，核心在于Agentic ROI
上海交通大学联合中科大研究指出，大模型智能体规模化应用有瓶颈，核心在于Agentic ROI 未达实用门槛。研究提出其发展呈「之字形」，先规模提升信息质量，再轻量化降成本。
豆包专业版实测：2亿人都可以体验能干活的Agent了！
6月24日，豆包上线专业版，搭载首个Agent驱动的办公任务模式。实测显示其在办公场景交付质量对标Claude Opus 4.6。2亿日活用户可体验，免费用户功能升级，专业版满足复杂任务额度需求。
6.5k星！轻量级多智能体对话编排框架Agent Squad
Agent Squad是轻量级多智能体对话编排框架，有6.5k星。它能管理多AI代理、处理复杂对话，具智能意图分类等特性。新SupervisorAgent可协调多专业代理，还有演示应用及多种使用示例。