Dexmal原力灵机的ManiAgent通过多智能体协作重构机器人操控，形成“感知-推理-控制”的闭环。该系统将复杂任务分解为简单子任务，减少对大量数据的依赖，提升机器人在真实环境中的成功率至95.8%。ManiAgent还能够自动生成高质量数据，支持VLA模型训练。

然而，目前的开源智能体框架分散，难以在本地实验和云端量产之间无缝切换，更缺乏企业级的可观测性、安全、合规和可持续（durability）能力。例如，KPMG 用于智能审计自动化，宝马用于车辆数据实时分析，Commerzbank 实现智能客服，Fractal、TCS、Fujitsu、Elastic...

浏览器像是总控大厅，Next.js 是前台小妹，后端的多个 Python 子项目是几条不同的生产流水线，而每条流水线里又有一群各司其职的 AI 工人（Agent），负责选题、调研、写稿、质检、导出 PPT。如果你对多智能体、RAG、应用级 AI 工程化这些方向感兴趣，不妨亲自把 MultiAgentPPT...

本文将深入探讨这些工具的实际应用方式，展示如何“串点成线”，将复杂的多智能体概念转化为可部署的现实成果。Workflows 是 Foundry 内部的可视化集成环境，支持你构建声明式管道，将确定性的业务逻辑与自治 AI Agent 的概率性行为无缝结合。对于偏好代码为先方式，或希望在不同环境中快速复用这套逻辑的开发者，Foundry 允许你导出底层的 YAML...

通义团队开源了Alias-Agent和Data-Juicer Agent，前者支持灵活的任务执行，后者由多个智能体组成，专注于数据处理与分析。多智能体设计模式包括工作流、路由和并行，旨在提高AI协作效率，减少摩擦。

硬编码方式，根据关键词、模式或结构化数据进行路由。此方法比 LLM 路由更快、更确定，但灵活性较低。•。

通义团队开源了Alias-Agent和Data-Juicer Agent，前者支持灵活的任务执行，后者由多个智能体协同处理数据。多智能体设计模式包括工作流、路由和并行等，旨在提升AI系统效率，减少智能体间的摩擦。

硬编码方式，根据关键词、模式或结构化数据进行路由。此方法比 LLM 路由更快、更确定，但灵活性较低。•。

UCSD研究团队提出PettingLLMs框架，实现了大语言模型的多智能体“群体强化”学习，工具调用能力提升5.8倍。该框架结合树状采样与角色化奖励机制，支持多智能体协作训练，显著提高任务表现，适用于医疗和编程等领域。实验结果显示，规划类任务性能从14%提升至96%。

当我第一次看到BettaFish这个项目时，被它的"Agent论坛协作"机制深深吸引。它不是简单地用LLM分析文本，而是构建了一个"AI思维圈"——多个智能体在虚拟论坛中激烈辩论、互相质疑、共同演化。你不需要OpenAI...

当我第一次看到BettaFish这个项目时，被它的"Agent论坛协作"机制深深吸引。它不是简单地用LLM分析文本，而是构建了一个"AI思维圈"——多个智能体在虚拟论坛中激烈辩论、互相质疑、共同演化。你不需要OpenAI...

当我第一次看到BettaFish这个项目时，被它的"Agent论坛协作"机制深深吸引。它不是简单地用LLM分析文本，而是构建了一个"AI思维圈"——多个智能体在虚拟论坛中激烈辩论、互相质疑、共同演化。你不需要OpenAI...

当我第一次看到BettaFish这个项目时，被它的"Agent论坛协作"机制深深吸引。它不是简单地用LLM分析文本，而是构建了一个"AI思维圈"——多个智能体在虚拟论坛中激烈辩论、互相质疑、共同演化。你不需要OpenAI...