多Agent协作反而让模型变蠢,AI也有「旁观者效应」
多Agent协作反而让模型变蠢,AI也有「旁观者效应」全行业都在押注多Agent。
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全行业都在押注多Agent。
过去一年,Agent学会了两件事:会用工具、会调用Skill。
如今的 AI Agent 正在大规模落地,其中应用最广且最受关注的当数 Claude Code,Codex,Cursor 这类 coding agent。过去的一年里,这类 coding agent 产品迭代迅速,在一年内将在 swe-bench- verified 的准确率提高到了 78%+。
刚刚,华为支持的开源 AI Agent 平台社区 openJiuwen 发布并开源了蜂群智能体 JiuwenSwarm。
OpenAI 的两大宿敌 Anthropic 和马斯克,放下心中成见之后终于在月初结盟了。
Mechanize 发布了一项硬核测试:给前沿 AI coding agents 24 小时,用 Rust 从零写一个完整的 Game Boy Advance 模拟器,再和顶级开源模拟器 Mesen2 逐帧对比打分。
早在2024年,人们还倾向于给Agent提供海量的工具(例如通过MCP协议连接的API、搜索引擎、代码解释器等)。但是,“拥有工具”并不等于“知道如何使用工具”。当任务变得复杂且长周期时,要求Agent每次都从头开始推理“该用哪个工具、何时用、怎么组合、出错怎么办”,会导致系统极度脆弱、延迟极高且不可靠。
3个人,100个AI agent,一个月烧掉130万美元——OpenClaw之父把软件开发变成了「AI流水线」,OpenAI替他买单。
近日,Meta AI 与香港中文大学颠覆性提出了一种全新的视觉推理范式 ATLAS,不用外部工具,不显式生成中间图像,没有视觉监督信号,只用一个离散 word,首次颠覆性地代替 Agentic 和 Latent Visual Reasoning。
虾在前,马当道,居然还有新物种能在Agent赛道突出重围。OpenHuman连续霸榜GitHub Trending第一,狂揽9k+ Star,一天就涨千星。和虾马不一样,Human不用你花心思养,还能反过来主动了解你。