Multi-Agents 系统太难搞了，不要轻易尝试 | UC Berkeley 论文分享
Multi-Agents 系统太难搞了，不要轻易尝试 | UC Berkeley 论文分享这两年，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。
来自主题: AI技术研报
7772 点击 2025-03-28 09:33
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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。
未来，专家级Agents也许会达到“赢者通吃”的水平。
“凡我无法创造的，我就无法真正理解。” -- 费曼
我们正见证一场静默的推理革命。传统AI训练如同盲人摸象，依赖碎片化文本拼凑认知图景，DeepSeek-AI团队的CODEI/O范式首次让机器真正"理解"了推理的本质——它将代码执行中蕴含的逻辑流，转化为可解释、可验证的思维链条，犹如为AI装上了解剖推理过程的显微镜。
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》。
刚刚，OpenAI 的 CEO Sam Altman 发布了自己的年终总结！！
电影《钢铁侠》中，托尼·斯塔克的助手贾维斯（J.A.R.V.I.S.）能帮他控制各种系统并自动完成任务，曾让无数观众羡慕不已。
在过去的一年里，Anthropic 在构建 LLM 和 agents 这件事情上，与多个行业的数十个团队有过合作。
彭博消息，AI Agent初创平台/dev/agents宣布获得5600万美元的种子资金。本次由Index Ventures、CapitalG，OpenAI联合创始人Andrej Karpathy，Scale AI首席执行官Alexandr Wang等联合投资。
大模型发展了这么久，AI 智能体们早就开始整顿职场了。