“幻觉累加”难题:多Agent协作的可靠性如何破局?
基于大语言模型(LLM)驱动的Agent系统,尤其是多Agent系统,具备处理复杂、多步骤任务以及与不同环境实时互动的能力,在软件工程、药物发现等诸多领域得到了广泛应用。然而,现实却给这一充满潜力的技术泼了一盆冷水。相比于单个 agent 系统甚至更简单的 b
基于大语言模型(LLM)驱动的Agent系统,尤其是多Agent系统,具备处理复杂、多步骤任务以及与不同环境实时互动的能力,在软件工程、药物发现等诸多领域得到了广泛应用。然而,现实却给这一充满潜力的技术泼了一盆冷水。相比于单个 agent 系统甚至更简单的 b
想象一下这样的场景:你下班回家前,只需在手机上说一句“准备回家模式”。瞬间,家里的灯光自动调至温馨暖色,空调调节到舒适温度,音箱播放你喜欢的音乐,甚至咖啡机开始研磨豆子——这背后,很可能就是多个AI Agent在默契配合的结果。