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Anthropic 让四个 Claude 开飞船组队:单独都合格,凑一起就互相等着
本文剖析Anthropic 2026年多智能体实验中四大协作失效:谦让致决策瘫痪、职责意外集中、情报过期未核验、破坏者难识别。提出四类专属协作层断言——决策可追溯、关键资源冗余、情报时效可控、对抗行为可检出,并强调观测基建(提案/归属/时间戳)是测试落地前提。
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22小时前
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Agent冲突消解机制:多智能体任务抢占、结论矛盾、指令冲突的自动仲裁与协同方案28.2
本文系统阐述多Agent协作中任务抢占、结论矛盾、指令冲突三类核心问题,提出基于大模型的语义感知、动态仲裁与全局协同消解方案,实现冲突自动识别、智能融合与持续优化,显著提升多Agent系统稳定性与决策效能。
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1天前
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来自: 弹性计算
手把手教你改造:DeepSeek Harness 十大必备插件,轻松构建高效 AI 工作台‌
DeepSeek Harness 的魅力在于——它不是一个"固定功能"的工具,而是一个可以无限扩展的平台骨架。十大插件装完,你拥有的不只是十个功能,而是一套响应快、切换顺、数据可控的个人 AI 作战系统。 现在就行动吧:打开阿里云计算巢 Deepseek-Harness 社区版一键部署教程服务平台 ,跟随教程三分钟完成部署;再前往阿里云百炼大模型服务平台页面,探索百余款大模型的无限可能。 你的专属 AI 智能体之旅,从此刻正式启程。
AI 智能体开发的全流程
AI智能体开发旨在让大模型超越问答,具备自主规划、工具调用、长期记忆与多智能体协同能力。涵盖需求定义、架构设计、提示工程、RAG知识库、系统集成及评测调优6大阶段,费用3万至50万元+,适配不同规模企业智能化升级需求。(239字)
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1天前
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来自: 云原生
让企业 Agent 从 Demo 走向 Production:2026世界人工智能开源大赛「新智基座」赛道圆满收官
2026 年 9 月 22 日至 23 日,由阿里云承办的2026世界人工智能开源大赛(GOAI)在杭州云谷中心迎来收官。作为大赛核心赛道之一、由阿里云独立策划、运营的「新智基座(Agent Infra)」赛道,在这里完成了决赛路演与颁奖。15 支决赛队伍同台亮相,围绕多 Agent 如何协同完成复杂任务、保障执行过程可靠与结果可信,交出了各具特色的答卷。
小凝 Agent:大模型驱动复杂系统的可行性与分层设计
天花板不在模型能力,而在三个可计量结构:单次载入量、无验证连续段数、单步可验证比例。
小凝 Agent:常驻 Agent OS 能否迁移到作战指挥系统
一次基于实证的能力迁移评估:能迁移的是指挥控制的骨架,不是作战的拳头。
AI英语教培智能体的开发
本项目开发AI英语教培智能体,融合大语言模型认知能力、二语习得理论与低延迟语音技术,构建“感知—大脑—行动”三层架构,支持流式ASR/TTS、多模态交互、分级纠错、情境对话及教师赋能,实现个性化、高拟真英语教学。(239字)
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4天前
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字节 HarnessDev:当 Agent 开始成为自己的 Harness Engineer
《HarnessDev》论文揭示:Agent能力=模型×执行框架(Harness)。实验表明,LLM已能自主设计、迭代Harness,但易过拟合测试集;Harness与模型深度耦合,换模型需重调整;当前最大短板非“修改力”,而是缺乏评估泛化性的“选择能力”。
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