大家好，我是袋鼠帝 最近我发现好几个AI交流群炸锅了 起因是一款AI编程工具，大家聊得热火朝天。这款AI编程工具叫：Augment Code，它的slogen是更好的上下文、更好的Agent、更好的代码
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。
尽管人工智能（AI）在飞速发展，当前 AI 开发仍严重依赖人类专家大量的手动实验和反复的调参迭代，过程费时费力。
一个融合真实地理空间与AI生成技术的开放世界模拟平台，由Genesis物理引擎驱动，支持人类与机器人在社区中共同互动、成长与演化。
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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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？
