多Agent场景,子agent 之间数据读写不同步,如何解决?
多Agent场景,子agent 之间数据读写不同步,如何解决?多Agent 系统里,经常会出现一个单 Agent 里从来不会出现的问题:一个子 Agent 刚写完数据,另一个子 Agent 立刻去读,结果是空的。
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多Agent 系统里,经常会出现一个单 Agent 里从来不会出现的问题:一个子 Agent 刚写完数据,另一个子 Agent 立刻去读,结果是空的。
Slock是一个号称AI版Slack的AI群聊。基本形态是一个群聊网页,你首先要接入自己本地电脑的Agent,再把他们拉到一个群里。然后就可以像在工作群指挥人一样,指挥你的Agent们干活啦。
本文将深入探讨 Anthropic、OpenAI、Perplexity 和 LangChain 究竟在开发什么。我们将聊聊编排循环、工具、记忆、上下文管理,以及那些将“无状态”的大语言模型(LLM)转变为全能智能体(Agent)的底层机制。
我看到洛小山做的 Alice,在「观猹」上取得了高分 8.2 的成绩。这是一个免费的 AI 个人助理(接入词元跳动注册即送免费算力):她有完整的人设,26 岁澳门女生,会在凌晨提醒你早睡,还会私下「小声蛐蛐」对你的观察。
昨日晚间,国家网信办、国家发展改革委、工业和信息化部近日联合印发《智能体规范应用与创新发展实施意见》(简称:《实施意见》)。这是国家三部门首次单独以 “智能体(Agent)” 为核心主题制定的系统性政策,此前没有任何一部国家部委文件专门聚焦智能体的定义、安全、应用、生态进行全面规范。
最近快手上线的KroWork,解决的就是这件事。让没有技术背景的普通人也拥有制造这类工具的能力!你跟它说一遍需求,它帮你把活儿干完,然后直接把整个流程变成一个可以直接打开的、有界面的、能反复使用的本地软件。
智能体时代的核心是算力。
AI圈有个怪现象: 模型越来越强,确实是好事;但随着AI用法越发多样,用起来的门槛却越来越高。
随着代码智能从 code foundation models 走向 autonomous coding agents,CLI/terminal 正在成为智能体进入真实软件工程工作流的重要入口。
在代码大模型和代码智能体技术快速发展的今天,一个日益凸显的现象是:能够在经典代码生成基准上取得优异成绩的模型,一旦被放入真实软件工程环境中,表现却往往大幅下滑。