加利福尼亚大学圣迭戈分校博士生王禹和纽约大学教授陈溪联合推出并开源了 MIRIX，全球首个真正意义上的多模态、多智能体AI记忆系统。MIRIX团队同步上线了一款桌面端APP，可直接下载使用！
当AI从单一模型迈向多智能体协同的时代，一场以「人机共生、生态自治」为核心的经济革命正悄然兴起。一起深入揭秘，Agent工厂与Agent市场如何成为这场变革的双引擎。
天津大学联合清华和卡迪夫大学推出RESCUE系统，把「大脑感知-决策-行动」循环搬进电脑，让数百个虚拟人同时在线逃生：他们能实时看见地形、同伴和出口，自动绕开障碍，年轻人快跑、老人慢走、残疾人蹒跚；系统还能把身体24个部位的碰撞力用颜色实时标出来，帮助设计师提前找出潜在风险区域，也能用来演练地铁火灾、演唱会疏散等公共安全场景。
在这篇文章中，它详细展示了如何构建一个有效的多智能体研究系统，这是一个架构，其中主代理（The Lead Agent）会生成和协调子代理（Subagents)，以并行方式探索复杂查询，内容涵盖系统架构、提示工程以及评估方法等。
最近，关于大模型推理的测试时间扩展（Test time scaling law ）的探索不断涌现出新的范式，包括① 结构化搜索结（如 MCTS），② 过程奖励模型（Process Reward Model ）+ PPO，③ 可验证奖励 （Verifiable Reward）+ GRPO（DeepSeek R1）。
在推出 AI 角色扮演出海应用「Saylo」后，元象团队将目光投向了 AI 游戏领域，尝试用大模型重构“无限剧情”的叙事体验。「昭阳传」是一款以穿越题材为框架的 AI 文字冒险游戏，能实现多智能体决策与动态演绎。
大模型驱动的 AI 智能体（Agent）架构最近讨论的很激烈，其中一个关键争议点在于： 多智能体到底该不该建？
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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
近年来，大型语言模型（LLM）在处理复杂任务方面取得了显著进展，尤其体现在多步推理、工具调用以及多智能体协作等高级应用中。这些能力的提升，往往依赖于模型内部一系列复杂的「思考」过程或 Agentic System 中的 Agent 间频繁信息交互。
