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多智能体
相关的文章：本列表汇集了关于多智能体系统的最新研究与应用，涵盖智能决策、强化学习及协作机制等领域，助力理解多智能体技术的未来发展。
在本次为期一月的 Microsoft PTA 实习项目中，我围绕“铝期货智能决策系统”的构建任务，完成了从系统架构设计、数据接入处理、AI Agent 推理、行为标签构造、监督模型训练到策略效果评估的全流程，实现了一个具备实时策略建议与历史行为验证能力的可运行原型系统。为了验证 GPT...
本项目旨在构建基于Azure平台的铝期货智能决策系统，利用AI Agent整合多源数据，生成实时交易策略建议。系统通过大语言模型和规则引擎提升决策效率，支持企业用户进行市场感知与策略验证。项目为期四周，涵盖数据处理、模型训练和策略评估，最终实现可迭代的智能决策系统。
该网络中的智能体可以像一群不知疲倦的侦探，自动抓取全球新闻报道、第三方审计数据、甚至社交媒体上的公开信息，对供应商的员工工作条件、健康安全保障等方面进行实时、多维度的风险评估。想象一下，如果某个工厂出现可疑的加班高峰数据，或者有关于工作环境的负面报道，智能体能立即向微软的采购部门发出预警，甚至自动触发更深度的调查。例如，如果某个业务部门的碳强度数据突然飙升，或者员工多样性指标出现不寻常的波动...
微软将ESG（环境、社会、治理）深度融入核心战略，通过AI和多智能体网络提升企业价值与抗风险能力。其“碳负排放”承诺利用数据驱动的智能决策，推动绿色云服务和供应链治理，确保社会责任。ESG不仅是合规工具，更是企业竞争力的基础，未来竞争将是技术与责任的结合。
Late last week two great blog posts were released with seemingly opposite titles. “Don’t Build Multi-Agents” by the Cognition team, and “How we built our multi-agent research system” by the...
近期两篇博客文章讨论了多智能体系统的构建，尽管观点不同，但均强调了“上下文工程”的重要性。在“阅读”任务中，多智能体系统更易于管理，而在“写作”任务中则面临更大挑战。有效的上下文管理和任务分配是确保系统可靠性的关键。
Late last week two great blog posts were released with seemingly opposite titles. “Don’t Build Multi-Agents” by the Cognition team, and “How we built our multi-agent research system” by the...
最近的两篇博客文章探讨了多智能体系统的构建，尽管观点不同，但都强调了上下文工程的重要性。有效的上下文管理对于处理长时间对话至关重要。多智能体系统在阅读任务上更易管理，而写作任务则面临更大挑战。成功的多智能体系统需要新工具来提高执行、调试和评估的效率。
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