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Ashpreet 现在是 Agno 的创始人，以前在 Airbnb、Facebook 做过工程。Scout 是 Agno 新推出的开源项目，定位是「上下文智能体」——一个能在 Slack、Google Drive、Linear 里自由穿梭、替你把碎片化知识拼起来的 AI Agent。
现在的AI agent往往把长交互历史直接存起来，但很难高效复用。最朴素的方法直接从「原始记忆」里检索，但常常把模型淹没在冗长、低价值的上下文里。PlugMem把经验转化为结构化、可复用的知识，并提出一个任务无关（task-agnostic）的统一记忆模块，在多种Agent基准上提升性能，同时消耗更少。
今天还是聊聊生产级agent怎么搭这回事。
在具身智能中，策略学习通常需要依赖场景表征（scene representation）。然而，大多数现有多任务操作方法中的表征提取过程都是任务无关的（task-agnostic）：
字节跳动开源了一个口碑还不错的模型——BAGEL （ByteDance Agnostic Generation and Empathetic Language model）, 一个统一多模态基础模型。啥叫“统一”？一个模型就能同时理解和生成文本、图像、视频！
近日，《Mechanical System and Signal Processing》（MSSP）在线发表刊登北航 PHM 团队最新研究成果：基于大语言模型的轴承故障诊断框架（LLM-based Framework for Bearing Fault Diagnosis）。