智能体

MobA

MobA是一种基于多模态大型语言模型的移动智能体,通过高级全局智能体(GA)和低级局部智能体(LA)的两级架构,实现任务规划、分解与执行,支持跨应用操作和自动化流程。其反思模块助力高效处理复杂任务,广泛应用于个人助理、智能家居控制、移动设备自动化及教育等领域。

CAMPHOR

CAMPHOR是一款由苹果团队研发的端侧小型语言模型多智能体框架,通过在设备本地处理用户输入并进行个人上下文推理,实现了高效的隐私保护与快速响应。其分层架构包含高阶推理智能体和多个专家智能体,能够分解复杂任务、与设备工具交互并生成动态执行计划。此外,通过参数共享和提示压缩技术,大幅降低了模型资源需求。

Optima

Optima是一款由清华大学研发的框架,旨在通过迭代生成、排名、选择和训练过程,优化基于大型语言模型的多智能体系统。它不仅提高了通信效率和任务完成质量,还支持大规模复杂任务处理,同时集成了强化学习与蒙特卡洛树搜索技术以生成优质训练数据。Optima适用于信息不对称问答、复杂推理任务、软件开发等多个领域,具有高扩展性和低计算成本的特点。

Botnow

Botnow是一个基于大型语言模型(LLM)的AI智能体创作与分发平台,提供智能体编排、插件系统、工作流管理和知识库四大核心模块。该平台简化了AI智能体的开发和部署流程,支持开发者快速构建并发布智能体至第三方平台或集成至现有系统。Botnow适用于办公自动化、企业服务、智能营销、智能客服及金融行业等多个应用场景。 ---

Genie 2

Genie 2是一款由DeepMind开发的大规模基础世界模型,其核心功能包括基于单一图片生成可交互3D游戏世界、模拟物体交互及物理效果、支持多类型动作控制、具备长时间记忆能力以及实时生成新场景内容。该工具不仅适用于智能体训练与评估,还广泛应用于游戏开发、模拟与训练、机器人学习以及虚拟现实和增强现实等领域。

Optimus

Optimus-1是一款由哈尔滨工业大学(深圳)和鹏城实验室联合开发的智能体框架,专为开放世界环境中的长期任务设计。它结合结构化知识与多模态经验,通过混合多模态记忆模块(HDKG与AMEP)提升任务规划与执行能力。主要功能包括知识引导规划、经验驱动反思、行动控制及自我进化,已在游戏、虚拟助理、工业自动化等领域得到验证。

DrivingDojo

DrivingDojo是一个由中国科学院自动化研究所与美团无人车团队合作研发的数据集,包含18,000个视频片段,涵盖全面的驾驶操作、多智能体交互及开放世界驾驶知识。它定义了动作指令跟随(AIF)基准,用于评估世界模型的预测能力,并支持自动驾驶算法开发、世界模型训练、多智能体交互模拟及罕见事件处理等多个应用场景。

Insight

Insight-V是一款由南洋理工大学、腾讯和清华大学联合研发的多模态大型语言模型,专为提升长链视觉推理能力而设计。该模型通过多智能体系统将任务分解为推理与总结两步,并采用两阶段训练流程优化性能。其渐进式数据生成和多粒度评估方法进一步提升了模型的推理精度,在多个视觉推理基准测试中表现出色。

Meta Motivo

Meta Motivo是一款由Meta公司研发的人工智能模型,专为提高元宇宙中虚拟人形智能体的真实性和自然性而设计。通过无监督强化学习算法,Meta Motivo实现了对全身动作的有效控制,支持零样本学习、多任务泛化以及行为模仿等功能。其核心优势在于将状态、动作和奖励统一映射至潜在空间,显著增强了元宇宙体验的真实感。此外,该模型还适用于机器人控制、虚拟助手、游戏动画等多个应用场景。

AgentScope

AgentScope是一个由阿里巴巴集团开源的多智能体开发平台,支持构建和部署复杂的多智能体应用。它提供易用的拖拽式界面、实时监控和丰富的开发资源,涵盖聊天、图像生成、文本嵌入等任务。AgentScope具备高鲁棒性、分布式支持及容错机制,同时支持多模态数据处理和外部知识库的整合,适用于智能助手、客户服务、软件工程、社会模拟和教育培训等多个应用场景。