browser-use 是一个开源的 AI 驱动浏览器自动化框架,能够高效实现在线任务自动化,支持 AI 大模型操作网页,具备强大的社区影响力(GitHub 星数超 63.4k)。它通过精巧的 prompt 设计和多类型消息组合,实现与大模型的高效交互,可完成登录、数据提取、文档生成等复杂任务。其核心技巧包括结构化输入输出、任务拆解、历史记忆管理及多模态支持,为 AI 代理应用提供实践范例与技术启发。
本文主要介绍了一个名为 ROLL(Reinforcement Learning Optimization for Large-scale Learning) 的高效强化学习框架,专为大规模语言模型(LLM)的训练和优化而设计。文章从多个角度详细阐述了 ROLL 的设计理念、核心特性、技术架构、应用场景及实验效果。
阿里集团安全部探索利用AI工作流(workflow)构建多智能体系统(MAS),以提升网络安全领域的创造性协作能力。文章围绕“Workflow is All You Need”这一核心观点,分析当前主流AI Workflow产品是否具备支持多种MAS协作模式的能力。通过Dify等工具演示了单Agent、路由、顺序执行、主从控制、反思、辩论、群聊等多种典型协作模式的实现方式,并指出现有平台在异步交互、动态扩展及并行化MOA模式上的局限性。最终强调,尽管目前尚存挑战,但AI Workflow仍是快速搭建多智能体系统的有效路径。