强化学习（RL）已经成为当今 LLM 不可或缺的技术之一。从大模型对齐到推理模型训练再到如今的智能体强化学习（Agentic RL），你几乎能在当今 AI 领域的每个领域看到强化学习的身影。
你能想象一个汽车经销商每天漏接45%电话的场景吗？这意味着几乎一半想要预约保养、询问配件或购车咨询的客户都被直接晾在了一边。
这款 Agent 擅长多轮搜索和推理，平均每项任务执行 23 个推理步骤，访问超过 200 个网址。它是基于 Kimi k 系列模型的内部版本构建，并完全通过端到端智能体强化学习进行训练，也是国内少有的基于自研模型打造的 Agent。
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随着语言模型在强化学习和 agentic 领域的进步，agent 正在从通用领域快速渗透到垂直领域，科学和生物医药这类高价值领域尤其受到关注。
在 AI Agent 浪潮席卷行业的当下，高效优雅开发具备复杂推理与协作能力的智能体成为业界焦点。本文将系统梳理 AI Agent 核心理念、主流协议与思考框架，并结合 Golang 生态工程化框架，深入剖析多 Agent 协作系统的设计与落地。
LLM 智能体的时代，单个 Agent 的能力已到瓶颈，组建像 “智能体天团” 一样的多智能体系统已经见证了广泛的成功
在家庭服务机器人领域，如何让机器人理解开放环境中的自然语言指令、动态规划行动路径并精准执行操作，一直是学界和工业界的核心挑战。
你有没有想过，为什么互联网时代的工作还是这么繁琐？为什么我们还在重复填写表格、点击按钮、手动查找信息？当 AI 能够写代码、画图、甚至思考复杂问题时，为什么我们仍然被困在一个个网页界面中，像机器人一样执行着重复性任务？
AI智能体正重塑运维领域！开源工具Chaterm率先成为运维领域的「Cursor」，通过AI Agent实现云端资源自动管理，运维+AI释放强大生产力，未来还将上线语音控制功能，助力运维进入智能化新时代。
