论文能不能中？可以用AI提前预测～ 港大黄超教授团队提出多智能体自动化框架GraphAgent，能自动构建和解析知识图谱中的复杂语义网络，应对各类预测和生成任务。
在人工智能快速发展的今天，单一大模型在处理复杂任务时的局限性日益凸显。微软研究院最新发布的Magentic-One系统，通过创新性的多智能体协作架构，展示了突破这一瓶颈的新方向。
在人工智能领域，具有挑战性的模拟环境对于推动多智能体强化学习（MARL）领域的发展至关重要。在合作式多智能体强化学习环境中，大多数算法均通过星际争霸多智能体挑战（SMAC）作为实验环境来验证算法的收敛和样本利用率。
近年来，基于大型语言模型（LLMs）的多智能体系统（MAS）已成为人工智能领域的研究热点。
AutoPatent框架能够自动化生成高质量的专利文档，大幅提高专利撰写效率，有望简化专利申请流程，降低成本，促进创新保护。
大语言模型（LLMs）通过更多的推理展现出了更强的能力和可靠性，从思维链提示发展到了 OpenAI-o1 这样具有较强推理能力的模型。
目前，这一领域发展迅速，但现有综述多聚焦于单智能体的架构、特定能力或多智能体系统的某些方面，尚缺乏从个体到社会模拟的系统性回顾。因此，本文试图填补这一空白，为该领域提供全面的概述。
大模型发展了这么久，AI 智能体们早就开始整顿职场了。
多智能体系统，可自动化整个 ML 工作流程，节省数千小时工时。
本文将带你构建一个多智能体新闻助理，利用 OpenAI 的 Swarm 框架和 Llama 3.2 来自动化新闻处理工作流。在本地运行环境下，我们将实现一个多智能体系统，让不同的智能体各司其职，分步完成新闻搜索、信息综合与摘要生成等任务，而无需付费使用外部服务。
