
谷歌最新PlanGEN框架,开发自适应Multi-Agent,错过太可惜,不用邀请码
谷歌最新PlanGEN框架,开发自适应Multi-Agent,错过太可惜,不用邀请码Agent这两天随着邀请码进入公众视野,展示了不凡的推理能力。然而,当面对需要精确规划和深度推理的复杂问题时,即使是最先进的LLMs也常常力不从心。Google研究团队提出的PlanGEN框架,正是为解决这一挑战而生。
Agent这两天随着邀请码进入公众视野,展示了不凡的推理能力。然而,当面对需要精确规划和深度推理的复杂问题时,即使是最先进的LLMs也常常力不从心。Google研究团队提出的PlanGEN框架,正是为解决这一挑战而生。
很开心开到朋友的产品,被大家所喜欢:实测 Manus:首个真干活 AI,中国造(附50个用例 + 拆解)上午和 Manus Team 一起交流,给大家带来了更多的独家信息:
昨天夜里,深夜惊雷。
Manus 的产品名,意思为“手”,来自拉丁文 "mens et manus" —— 知行合一。它体现了一种理念:知识和智慧必须通过身体力行才能对世界产生正向影响。这就是 Manus 的追求,为 LLM 做一双能巧妙调用工具的手,从而扩展人的能力,让你心中的愿景成为现实。
面向创新者与集成商,提供人形机器人本体软硬件系统和具身Agent开发工具链。
LLM一个突出的挑战是如何有效处理和理解长文本。就像下图所示,准确率会随着上下文长度显著下降,那么究竟应该怎样提升LLM对长文本理解的准确率呢?
正如「Manus」的名字寓意,它在拉丁文里象征着「手」。也就是说,知识不仅要在脑子里,还要能用手执行。这正是 Agent 和 AI Bot(聊天机器人)产品的本质进阶。
技术上,从传统的关键词检索,到RAG,大家已经不满足于只是生成对应的简单回答。而是期待大语言模型能够更好地应用于企业级场景,产生更大的价值。不久前,OpenAI推出了最新的深度内容生成神器“DeepResearch”,用户只需一个"特斯拉的合理市值是多少"的提问,
RAG是一种基于“检索结果”做推理的应用,这大大限制了类似DeepSeek-R1模型的发挥空间。但又的确存在将RAG的准确性与DeepSeek深度思考能力结合的场景,而不仅仅是回答事实性问题。比如:
随着R1等先进推理模型展现出接近人类的推理能力,多代理系统(Multi-Agent Systems,MAS)的发展也出现了前所未有的机遇。然而,随着我们尝试构建越来越复杂的多代理系统,一个核心问题日益凸显:如何在保持系统灵活性的同时,降低开发和维护的复杂度?