Agent
Paper2Code
Paper2Code是一款由韩国科学技术院与DeepAuto.ai合作开发的AI工具,基于多Agent大语言模型,能将机器学习论文自动转化为可运行的代码仓库。它通过规划、分析和代码生成三个阶段,确保代码结构清晰且忠实于原论文内容。该工具显著提升了科研复现效率,适用于研究、教学、工业等多个领域,具有高度实用性和准确性。
Ai2 PaperFinder
Ai2 PaperFinder 是由艾伦人工智能研究所开发的基于大型语言模型的学术文献检索工具,支持多领域精准搜索,具备语义驱动、多Agent协同、引用网络分析等功能,能自动规划关键词、挖掘小众文献,助力研究人员快速获取高质量学术成果。
Agentic Reasoning
Agentic Reasoning是由牛津大学开发的增强大型语言模型推理能力的框架,通过整合外部工具(如网络搜索、代码执行和结构化记忆)解决复杂的多步骤推理问题。其核心在于动态调用代理,如Mind Map代理、网络搜索代理和代码代理,以提升推理效率与准确性。该框架在博士级科学推理和深度研究任务中表现优异,具备实时信息检索、逻辑关系组织和计算分析支持等功能,适用于学术、医学、金融等多个领域。
《Manus没有秘密》70页PPT解读AI Agent(PDF文件)
本文详细解读了AI Agent技术从L1到L3的发展历程,涵盖了定义、实现原理、用户体验及未来趋势。文章以Manus为例,探讨了Agent技术的通用性、技术实现路径及用户感知变化,强调了提升通用性、性能和用户体验的重要性。同时,文章提出了对未来发展的期望和建议。