本研究探讨了多模态数据在大型语言模型协作问题解决能力诊断中的应用，发现基于变换器的多模态模型能有效提升社交认知类指标的诊断能力，强调在教育中需细致考量多模态与建模技术的选择。

多智能体系统（MAS）正在改变企业在人工智能中解决复杂问题的方式。MAS适用于管理分散、动态和协作环境的高级解决方案。MAS的特点包括自治、社交能力、反应能力和主动性。MAS的应用包括供应链管理、智能电网、金融交易和医疗保健。构建MAS的关键步骤包括定义问题和目标、设计智能体、建立通信协议、制定决策算法、测试和验证、部署和监控。MAS与检索增强生成（RAG）模型的区别在于RAG模型专注于信息检索和生成，而MAS专注于协作问题解决。MAS是复杂系统的未来，可以提高效率、可扩展性和适应性。