实测 MGX|让一群Agent联手coding,比“模型即Agent” 更接近AGI?
实测 MGX|让一群Agent联手coding,比“模型即Agent” 更接近AGI?MGX,全称 MetaGPT X,是 DeepWisdom 推出的多智能体平台,定位是“24/7 的 AI 开发团队”。它的特别之处在于,你只需要输入需求,系统就会自动生成一支虚拟团队。
MGX,全称 MetaGPT X,是 DeepWisdom 推出的多智能体平台,定位是“24/7 的 AI 开发团队”。它的特别之处在于,你只需要输入需求,系统就会自动生成一支虚拟团队。
近日,来自 MetaGPT、蒙特利尔大学和 Mila 研究所、麦吉尔大学、耶鲁大学等机构的研究团队发布 CARE 框架,一个新颖的原生检索增强推理框架,教会 LLM 将推理过程中的上下文事实与模型自身的检索能力有机结合起来。该框架现已全面开源,包括训练数据集、训练代码、模型 checkpoints 和评估代码,为社区提供一套完整的、可复现工作。
当你刚用 AI 生成了一个精美的电商网站,却在演示时购物车结账功能存在隐藏 Bug?
,MetaGPT & Mila 联合全球范围内 20 个顶尖研究机构的 47 位学者,共同撰写并发布了长篇综述《Advances and Challenges in Foundation Agents:
近期,大模型智能体(Agent)的相关话题爆火 —— 不论是 Anthropic 抢先 MCP 范式的快速普及,还是 OpenAI 推出的 Agents SDK 以及谷歌最新发布的 A2A 协议,都预示了 AI Agent 的巨大潜力。
DeepWisdom完成亿元级融资,旗下智能体产品mgx.dev以零推广首月狂揽百万美元ARR,连续四周霸榜Product Hunt全球榜首。它让普通人也能一句话做出自己的APP。
大语言模型(LLM)近年来凭借训练时扩展(train-time scaling)取得了显著性能提升。然而,随着模型规模和数据量的瓶颈显现,测试时扩展(test-time scaling)成为进一步释放潜力的新方向。
现在 workflow 也有了自己的智能助手啦! MetaGPT 开源的 AFLOW 可以完全自动地构建和优化 workflow 了!
对于 LLM 从业者来说,让 LLM 落地应用并发挥作用需要手动构建并反复调试 Agentic Workflow,这无疑是个繁琐过程,一遍遍修改相似的代码,调试 prompt,手动执行测试并观察效果,并且换个 LLM 可能就会失效,有高昂的人力成本。许多公司甚至专职招聘 Prompt Engineer 来完成这一工作。
AI 智能体可以设计 AI 吗?