LLM Agent

在 LLM Agent 领域，一个常见的问题是：Agent 明明“看到了”错误信息，却总是重蹈覆辙。 当 Agent 遇到工具调用错误时，错误日志里往往已经包含了解决方案——正确的参数格式、有效的 API 用法、甚至是直接可用的替代方案。然而，静态的 Prompt 无法让 Agent 从这些反馈中“学到教训”，导致它们陷入“错误循环”：承认失败，却重复同样的…

在人工智能领域，大型语言模型智能体（LLM Agent）正以前所未有的速度重塑技术格局。从自动化网页浏览、智能软件开发到复杂的具身控制系统，这些智能体展现出的自主能力令人瞩目。然而，在表面的繁荣之下，整个领域正面临深刻的系统性挑战。当前多数智能体系统在可靠规划、长期记忆维护、海量工具管理和多智能体协调等关键能力上仍显稚嫩，呈现出明显的“碎片化”发展态势和明显…