在生成式AI和多智能体系统迅速发展的当下，谁能率先解决“可信度”和“可控性”问题，谁就能真正把AI带入生产级别的商业落地。英国AI创业公司 Portia AI，正是在这个方向上突围的代表。
多智能体系统分布式共识优化的一系列研究来了！
这两年，AI 领域最激动人心的进展莫过于大型语言模型（LLM）的崛起，LLM 展现了惊人的理解和生成能力。
Replit凭借创新的AI编程平台「Agent」，在短短半年内实现了5倍的收入增长。通过采用Claude 3.5 Sonnet模型和多智能体架构，Replit为编程行业带来了前所未有的革新，推动了一个人人皆可参与的编程时代。
IEEE/CVF国际计算机视觉与模式识别会议（CVPR）是人工智能领域最具学术影响力的顶级会议之一，将于今年 6月11日至6月15日在美国田纳西州举行。
2024 年，我花了相当一部分时间在研究多智能体系统，主要是 AutoGen，一个用于构建 AI 应用的 OSS 框架，并为此写了一本书《Multi-Agent Systems with AutoGen》。
论文能不能中？可以用AI提前预测～ 港大黄超教授团队提出多智能体自动化框架GraphAgent，能自动构建和解析知识图谱中的复杂语义网络，应对各类预测和生成任务。
在人工智能快速发展的今天，单一大模型在处理复杂任务时的局限性日益凸显。微软研究院最新发布的Magentic-One系统，通过创新性的多智能体协作架构，展示了突破这一瓶颈的新方向。
在人工智能领域，具有挑战性的模拟环境对于推动多智能体强化学习（MARL）领域的发展至关重要。在合作式多智能体强化学习环境中，大多数算法均通过星际争霸多智能体挑战（SMAC）作为实验环境来验证算法的收敛和样本利用率。
近年来，基于大型语言模型（LLMs）的多智能体系统（MAS）已成为人工智能领域的研究热点。
