智能体

多模态推理领域迎来重要突破。南京理工大学与百度等机构联合提出ViLoMem方法，通过构建视觉流与逻辑流的双流语义记忆系统，使大模型能够像人类一样区分并存储视觉陷阱和推理错误，实现真正的“从错误中学习”。 在六个多模态基准测试中，ViLoMem显著提升了模型性能：GPT-4.1在MathVision任务上提升6.48个百分点，Qwen3-VL-8B在MMMU任…

不再依赖人工设计，让模型真正学会管理记忆。 来自来自加州大学圣地亚哥分校、斯坦福大学的研究人员提出了一个创新的强化学习框架—— Mem-α，用于训练LLM智能体自主管理复杂的记忆系统。 在实际应用中，仅仅依靠prompts和instructions往往不足以覆盖所有场景：模型经常会遇到不知道如何更新记忆的情况，尤其是当记忆系统像MIRIX那样变得复杂时。 不…

2025年智能体框架已从技术概念演进为驱动各行业的基础生产力工具，其核心在于通过多元架构与协同生态实现复杂任务的自主化与智能化。

AI智能体的设计模式围绕效率与灵活性展开：基础模式ReAct通过”思考-行动-观察”循环实现环境交互；Plan & Execute、ReWOO和LLM Compiler通过预规划和并行执行优化效率；反思架构赋予智能体自我改进能力；LATS实现多路径智能决策。这些模式为不同应用场景提供了关键设计思路。