伯克利论文:Multi-Agent多智能体系统为什么会失败?
多智能体大语言模型(Multi-Agent LLM)系统会失败?最近,伯克利大学发表了一篇重磅论文《Why Do Multi-Agent LLM Systems Fail?》,深入剖析了MAS系统的失败原因,整理出14种具体失败模式,并提出了相应改进建议。
多智能体大语言模型(Multi-Agent LLM)系统会失败?最近,伯克利大学发表了一篇重磅论文《Why Do Multi-Agent LLM Systems Fail?》,深入剖析了MAS系统的失败原因,整理出14种具体失败模式,并提出了相应改进建议。
新一代人工智能技术正以前所未有的速度发展,尤其是大模型的进步与突破,深刻改变着千行百业的数字化转型进程。在这股浪潮中,制造业作为国民经济基础支柱产业,正迎来智能化转型的关键机遇。
工作坊中大家可以亲手实践智能体的搭建和创新应用,请携带笔记本电脑及充电器(Windows、MacOS 均可),没有任何编程基础要求!如果您是开发发烧友,建议安装好 Visual Studio Code 或 Visual Studio 等编辑器,可以玩一把进阶体
当棋盘变成战场,当盟友暗藏心机,当谈判需要三十六计,AI 的智商令人叹息!近日,来自普林斯顿和德州大学奥斯丁分校最新评测基准 SPIN-Bench,用一套 "组合拳" 暴击了大模型的软肋。研究显示,即便是 o1、o3-mini、DeepSeek R1、GPT-
新泽西州蒂内克 2025年3月26日 /美通社/ -- Cognizant(纳斯达克股票代码:CTSH)宣布,其基于NVIDIA AI的进展将加速AI技术在以下五个关键领域的跨行业应用:企业级AI智能体、行业专用大型语言模型(LLM)、智能制造的数字孪生、AI
Dapr 最近推出了 Dapr Agents,一个利用大语言模型构建可扩展、可靠的 AI 智能体的框架。它支持结构化的工作流、多智能体协调和基于事件驱动的执行能力,并利用了 Dapr 的安全性、可观测性和云中立架构。Dapr Agents 专为企业使用而设计,
工作流 多智能体 dapragents dapr 多智能体协 2025-03-25 13:40 2
想象一下,你组建了一个团队:程序员、测试员、项目经理各司其职。结果交付的产品漏洞百出,团队成员互相甩锅,甚至有人擅自篡改需求——这不是职场剧,而是当前多智能体LLM系统的真实写照!
作为一名产品,很久之前就对多智能体系统(Multi-Agent System)产生了兴趣,苦于没有时间做一下研究。最近体验了一下 ChatGPT 的 deepresearch,感觉自己都快要失业了……再加上 Manus 的爆火,让我对这种多智能体系统的背后原理
当AI浪潮席卷全球,汽车这一传统交通工具正经历前所未有的蜕变。从机械驱动的“铁盒子”进化为拥有“灵魂”的智能终端,车舱不再只是驾驶空间,而是成为人类生活的“第三空间”。在这场变革中,智己汽车与阿里巴巴联手近日推出的IM AIOS生态座舱,以“No Touch
昨晚科技圈炸锅了!AI智能体Manus突然杀出,瞬间引爆整个科技圈。现在所有AI爱好者都在抢破头要Manus邀请码,闲鱼上已经炒到从999块到五万块都有。这波热潮说白了,就是大伙儿都盼着下一代AI交互方式赶紧到来。
3月4日,全国人大代表、小米集团董事长兼CEO雷军发布了2025两会人大代表建议案,其中提到加快推进以大模型为代表的人工智能技术与智能终端技术融合创新,加快多Agent协作。3月5日,中国团队Monica发布全球首款通用型AI agent产品“Manus”,以
在人类文明的漫漫长河中,智能始终是推动社会变革的核心力量。从远古时期人类的协作狩猎,到如今全球化背景下的多元合作,智能不断突破边界,重塑着人类社会的发展轨迹。步入AI时代,技术的迅猛发展与全球性挑战的日益复杂,让群体智能的价值愈发凸显。人类命运共同体理念为全球
2025年3月6日,一款名为 Manus 的通用型 AI Agent 助手凭借出色的任务执行和用户体验,引发了广泛关注。作为同样专注在 AI Agent 领域的开为科技,我们既为行业内有 Manus 这样的创新力量欣喜,也在思考如何在Agent这条高速发展的赛
凌晨三点敲完代码,次日早上八点新增三十多个好友申请,在开源社区GitHub上迅速收获7000多颗星星——Manus爆红不足三日,隶属于国内AI Agent初创公司DeepWisdom(深度赋智)的MetaGPT 团队,就进行了产品复刻,并将产品Open Man
导读本文将介绍一个具有研究性质的主题,关于多智能体系统(Multi-Agent System)的可观测性研究。目前,我们的工作主要基于 OpenAI 于上个月开源的名为 Swarm 的项目,我们对 Swarm 项目进行了源代码分析,并进行了定制化改造,以实现更
多智能体系统的应用面临着两个主要挑战:安全性和可扩展性,安全性是指在多智能体协作过程中如何确保智能体不发生碰撞或其他危险行为,而可扩展性则涉及如何在智能体数量增加的情况下,仍能有效地协调和优化系统的整体性能。
AI 具有神经特性。我们知道,人工智能在实施过程中会表现出一定的神经质(或者说紧张),这是由于人们对决策偏见的担忧,对其所使用的数据集和基础模型来源的质疑,以及对其运行环境的顾虑,同时也关注后端是否有防护机制来确保 AI 按照人类的意图运行。
港大黄超教授团队提出多智能体自动化框架GraphAgent,能自动构建和解析知识图谱中的复杂语义网络,应对各类预测和生成任务。
多智能体系统研发正在快速发展,过去一年我们曾分析 41 篇研究多智能体的论文,说明自主代理系统的研究正逐渐成为一个炙手可热的话题。为了使这些系统能够与人类用户和其他系统有效互动,确保其行为的可纠正性(corrigibility)和一致性(alignment)是
近年来,基于大型语言模型(LLMs)的多智能体系统(MAS)已成为人工智能领域的研究热点。然而,尽管这些系统在诸多任务中展现了出色的能力,但如何精准评估它们的推理、交互和协作能力,依然是一个巨大的挑战。针对这一问题,我们推出了 WiS 平台 —— 一个实时对战