多智能体系统

数月前，一款名为 BettaFish（微舆）的开源项目悄然崛起，其惊艳的多智能体分析系统打破了互联网信息茧房，随后连续多日霸榜 GitHub Trending。 在持续多轮的暴涨后，项目已累积斩获 34000+ Star，成为当之无愧的现象级爆款。 项目爆火后，这位 20 岁的开发者并未止步。基于 BettaFish 看清当下的能力，他希望更进一步，让 AI…

近日，清华大学等机构的研究团队提出了 MARSHAL 框架。该框架利用强化学习，让大语言模型在策略游戏中进行自博弈（Self-Play）。实验表明，这种多轮、多智能体训练不仅提升了模型在游戏中的博弈决策水平，更将其推理能力有效泛化到了通用的多智能体系统中：在数学竞赛和专家级问答等一般推理任务中，显著提升了多智能体系统的整体表现。 论文标题：MARSHAL: …

面向企业生产的、成本优化且全链路可观测的 GraphRAG 操作系统 Agentic GraphOS | 生产可用 · 多智能体 · 思维速度级扩展 本文将从零开始，完整介绍如何构建一套可投入生产的知识图谱系统——GraphOS。你将了解如何架构一个多智能体平台，智能地将查询路由到最具性价比的检索策略，在保持研究级准确率的同时实现 30–50% 的成本优化。…

AutoMV团队 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 现有的AI视频生成模型虽然在短片上效果惊人，但面对一首完整的歌曲时往往束手无策——画面不连贯、人物换脸、甚至完全不理会歌词含义。 近日，来自M-A-P、北京邮电大学、南京大学NJU-LINK实验室等机构的研究者们提出了AutoMV。 这是一个无需训练的多智能体（Multi-Agent）系统，它像一个专…

淘宝AI狼人杀大赛：多智能体博弈平台WhoisSpy.ai如何用大模型重构社交推理游戏（上） 一场令人“汗流浃背”的狼人杀对局正在上演：天崩开局的倒钩狼悍跳预言家、冲锋狼因言多必失、神职阵营掌控全场确保每晚都是平安夜……而最令人惊讶的是，这些高能玩家并非人类，而是由不同大模型驱动的AI智能体（Agent）。 这场颠覆传统游戏体验的AI狼人杀大乱斗，源自淘宝推…

在人工智能系统设计中，多智能体架构常被视为提升复杂任务处理能力的自然路径。然而，Google研究团队近期在论文《Towards a Science of Scaling Agent Systems》中，通过系统性的实验分析，揭示了智能体系统规模化过程中存在的非直观规律：智能体数量并非越多越好，而架构设计的科学性比单纯增加智能体数量更为关键。 研究团队在GPT…

人们常把“Agentic AI”描绘成只有大型实验室才能驾驭的高深技术。事实并非如此。 你完全可以在几天内，构建出真正能放进作品集的智能体项目。这些项目能解决实际问题，从而在求职时为你加分，而不是只会运行花哨提示词的玩具。 这里有五个你马上就可以动手实践的项目，即使你只有一台在卧室里、电量只剩一半的笔记本电脑。 我们将通过简单的示例逐一讲解，让你看清各个组件…

01 AI 大神的新开源项目：多智能体协作委员会 AI 领域知名开发者 Karpathy 近日开源了一个名为 llm-council 的多智能体协作演示项目。 其核心理念是：单个大语言模型（如 GPT-4）的答案可能存在局限或错误，那么集合多个模型的智慧是否能得出更优解？该项目构建了一个“委员会”机制，允许用户邀请不同的 AI 模型（例如 GPT-4、Cla…

在人工智能的演进历程中，多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）正从理论构想走向工程实践，成为解决复杂任务的关键架构。传统基于大语言模型（LLM）的MAS依赖自然语言作为智能体间的通信媒介——智能体A生成文本输出，智能体B解析后再进行下一步推理。这种模式虽然具备良好的可解释性，却暴露了三大根本性缺陷：首先，文本序列化过程导致信息压缩与…

图像超分辨率技术作为计算机视觉领域的重要研究方向，长期以来面临着处理复杂退化图像和跨领域应用的挑战。传统方法通常在特定数据集上表现优异，但面对真实世界中的噪声、模糊、压缩损伤以及AI生成图像、遥感影像、生物医学图像等多样化场景时，往往难以兼顾通用性与高质量输出。近期，由德克萨斯A&M大学、斯坦福大学、Snap公司、CU Boulder大学、德克萨斯大…