单agent落幕，双agent才能解决复杂问题！附LangGraph+Milvus实操
单agent落幕，双agent才能解决复杂问题！附LangGraph+Milvus实操做agent简单，但是做能落地的agent难，做能落地的长周期agent更是难上加难！
来自主题: AI技术研报
7930 点击 2025-12-30 09:58
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做agent简单，但是做能落地的agent难，做能落地的长周期agent更是难上加难！
在空间智能（Spatial Intelligence）飞速发展的今天，全景视角因其 360° 的环绕覆盖能力，成为了机器人导航、自动驾驶及虚拟现实的核心基石。然而，全景深度估计长期面临 “数据荒” 与 “模型泛化差” 的瓶颈。
在 LLM Agent 领域，有一个常见的问题：Agent 明明 "看到了" 错误信息，却总是重蹈覆辙。
在电影与虚拟制作中，「看清一个人」从来不是看清某一帧。导演通过镜头运动与光线变化，让观众在不同视角、不同光照条件下逐步建立对一个角色的完整认知。然而，在当前大量 customizing video generation model 的研究中，这个最基本的事实，却往往被忽视。
世界模型的场景，不止在自动驾驶方面。 极客公园近期接触到的 Deep Optica，刚刚完成由 BV 百度风投、零以创投参与的种子轮融资，正试图从「判断方式」本身入手，为这一高度不确定的过程提供一种更加结构化的路径。
组织调整后的模型答卷，将对腾讯至关重要。《智能涌现》从多名独立信源处获悉，近日，出于个人发展原因，原腾讯 AI Lab副主任俞栋将从腾讯离职。截至发稿前，腾讯官方暂未回复。
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如果一项任务主要涉及文本处理，并且你拥有完善的数据渠道，能够获取完成该任务所需的全部文本信息，那么人工智能完成这项任务的难度就会较低。
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