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在调用工具执行智能体任务时,应用时间预算感知推理
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在调用工具执行智能体任务时,应用时间预算感知推理
构建闭环发现基准,其中智能体在固定的预言机预算下迭代地提出、评估和优化候选方案
为多模态智能体构建极化记忆系统,将正面和负面证据编码为图约束,无需重新训练即可抑制幻觉
基于AgentDoG三维分类法(风险来源、失效模式、现实危害)为AI智能体系统实施诊断性安全护栏
构建能够自我演进的多智能体系统,通过结构化交互积累工具级专业知识,无需模型微调
通过元辩论协议(提案 + 同行评审)在运行实际任务前动态地为多个AI代理分配专门角色
检测并缓解多智能体大语言模型系统中的地位层级偏见
多智能体启发式设计框架,利用蕴含图、策略/世界模型/评判智能体以及路由反射,迭代生成、进化和优化组合优化与搜索问题的算法启发式方法
对多智能体大语言模型系统进行基于熵的不确定性分析
使用可复用的智能体原语(审查、投票/选择、规划/执行)设计和编排多智能体系统,将其组合成面向特定任务的流水线
通过应用《多智能体团队会阻碍专家发挥》(Pappu 等人,2026)的研究发现,防止多智能体大语言模型工作流中的专业能力稀释
构建并评估对话代理的长期记忆系统,采用ES-MemEval五能力框架(信息抽取、时序推理、冲突检测、拒绝回答、用户建模)
使用基于图的记忆和有界前瞻进行长期任务规划
构建协作式多智能体系统,采用交替推理-反思循环,配备专门的智能体角色、粗粒度到细粒度的选择机制、动态焦点布局以及反思链验证
构建用于高通量科学工作流的多智能体AI系统,具备元认知自我评估能力
设计并实现激励相容的多智能体联盟系统,其中异构AI智能体基于能力覆盖、网络局部性和Shapley值公平支付分配机制,动态组建团队以执行工作流
使用异构智能体协作与错误反馈优化的多智能体树搜索代码生成
构建结构化信息检索代理,将复杂查询分解为多轮搜索与浏览工作流,聚合来自多个网络来源的结果,并以类型化的结构化格式(条目、集合、列表、表格)返回答案
设计和审计多智能体大语言模型系统,以区分真实合作与表面顺从
实现基于TreeTensor的嵌套数据处理功能,用于AI系统,采用DI-treetensor库