当前多智能体AI系统面临的核心瓶颈在于缺乏有效的共享记忆基础设施。尽管上下文工程通过‘在正确时间提供正确信息’提升了单智能体性能，但当多个智能体需要协同工作时，这种架构就会失效。最新研究提出‘内存工程’解决...

近日，一位开发者通过逆向工程成功解析了热门iMessage助手聊天机器人Poke的架构，并开发出功能原型OpenPoke，展示了其基于多智能体协同的系统设计。OpenPoke采用交互代理（Interaction Agent）作为核心调度器，协调...

人工智能研究公司Anthropic近日披露了其创新的多智能体研究系统架构。该系统采用编排器-工作者模式，通过一个主导研究智能体协调多个并行工作的专业化子智能体，并配备专门的引证验证智能体进行来源核查。该设计通过...

清华大学团队开源AgentScope框架，为大型语言模型应用开发提供全新范式。该框架采用智能体导向编程（Agent-Oriented Programming）设计理念，显著提升LLM应用的透明度和实时可控性。其核心特性包括工具管理、长时记...

GitHub开源项目ScreenCoder推出了一项突破性技术，通过模块化多智能体架构实现UI设计稿到代码的自动化转换。该系统具备三大核心技术能力：1）基于计算机视觉的界面元素识别；2）动态布局规划算法；3）自适应代码生成...

AWS实验室推出的开源项目agent-squad为构建协作式多智能体AI系统提供了全新框架。该技术突破性地实现了多智能体之间的任务规划、工作委派和协同问题解决能力，标志着分布式人工智能向复杂任务处理迈出重要一步。其核...

OpenAI最新发布的《构建智能体的实用指南》为开发者提供了从单智能体系统到多智能体系统的进阶路径。指南强调，在构建多智能体系统前，应先掌握单智能体的开发，并推荐使用管理者模式，即通过工具调用或去中心化的任...

SWE-Factory项目近日发布了一套自动化训练与评估管道，专门用于GitHub问题解决任务。该系统的核心创新在于采用了基于大语言模型（LLM）的多智能体系统架构，通过模拟人类开发者的协作模式，实现了软件开发问题的智能...