标签为 #AIAgent# 的博客

聚焦人工智能、大模型与深度学习的精选内容,涵盖技术解析、行业洞察和实践经验,帮助你快速掌握值得关注的AI资讯。

最新博客

BrowseComp:OpenAI发布的AI Agent网页浏览能力评估基准

BrowseComp是一个用于评估AI代理网页浏览能力的基准测试。它包含1266个问题,这些问题要求代理在互联网上导航以查找难以发现的信息。该基准关注代理在处理多跳事实和纠缠信息时的持久性和创造性。OpenAI于2025年4月10日发布此基准,并将其开源在GitHub仓库中。

阅读 43

如何让你的Agent更快,支持更多上下文?Anthropic发布Skills:专为AI Agent系统打造的专业领域工具规范,MCP强大的补充,更低的门槛和资源消耗

Anthropic 正式推出全新功能 Claude Skills,旨在让通用 AI 代理(Agent)具备专业领域能力。该功能允许用户通过创建包含 SKILL.md 文件的技能文件夹,为 Claude 注入可执行脚本、模板与资源,实现 Excel 处理、PPT 生成等特定任务的自动化操作。与传统提示词不同,Skills 采用结构化加载与本地沙箱执行机制,兼顾安全性与效率。

阅读 684

直接使用大模型通过界面来操作电脑和浏览器:谷歌发布Gemini 2.5 Computer Use 模型,重塑 AI 与界面交互能力,实测优秀~

就在昨天,2025年10月7日,Google DeepMind 正式发布其最新模型——Gemini 2.5 Computer Use。该模型基于 Gemini 2.5 Pro 的视觉理解与推理能力,新增了“界面交互(UI 控制)”能力,能够在浏览器或移动端界面上像人类那样点击、输入、滚动、选择控件等操作。

阅读 273

如何快速五分钟就能了解GitHub中一个项目的代码架构和逻辑:智谱类DeepResearch的大模型产品Zread介绍,GitHub仓库解读神器

智谱AI于2025年7月发布了Zread。这款产品能够利用其大模型能力,结合类似Deep Research的Agent技术,对GitHub项目进行深度解读和问答。其价值在于将强大的模型能力通过优秀的工程化设计,变成了一个真正“好用”的工具。它解决的正是那种“代码就在那里,但我就是看不懂”的尴尬,这种体验是单纯聊天机器人无法替代的。

阅读 99

Moonshot AI发布Kimi K2-Instruct-0905:256K上下文长度加持,全面升级的开放式智能体模型

今日,Moonshot AI正式发布了最新旗舰模型 Kimi K2-Instruct-0905。这是一款基于混合专家架构(MoE)的前沿大语言模型,总参数规模达到 1万亿,激活参数为 320亿,不仅在编码智能上实现了断层式提升,更凭借 256K超长上下文 成为当前同类产品中的佼佼者。官方称其在公共基准和真实智能体任务上的表现均有显著突破,已对标并超越部分国际顶尖模型。

阅读 196

如何评价大模型和AI Agent在命令行环境中执行工具解决任务的能力?Terminal Bench评测简介

Terminal-Bench是一个新兴的开源基准测试,专为评估人工智能Agent(AI Agent)在命令行终端环境中的实际操作能力而设计。它通过一系列模拟真实世界场景的复杂任务,旨在客观、可量化地衡量AI Agent在执行代码编译、服务器管理和数据处理等任务时的熟练程度与自主性。

阅读 381

OpenAI发布ChatGPT Agent系统:一个新模型驱动的系统,可以写代码运行代码,使用浏览器订票,写PPT、做excel的全能Agent

OpenAI刚刚发布了一个全新的AI Agent产品,称为ChatGPT Agent。这个全新的Agent系统可以控制我们的电脑,然后使用电脑上的浏览器、PPT、Excel等工具帮我们完成一些日常的工作,从头开始帮我们完成一些非常复杂的任务。根据OpenAI的描述,这个Agent系统的目标未来是一个通用的Agent,而这些能力未来将会随着这个产品不定期更新。

阅读 170

Kimi K2为什么开源?基于Kimi团队成员内容解释Kimi K2模型背后的决策思路与技术细节:继承于DeepSeek V3架构,只为追求模型智能的上限

上周,MoonshotAI 发布了 Kimi K2,并宣布 完全开源、允许商用。发布 24 小时内,社区即完成了 MLX 移植、4-bit 量化等后续工作。外网很多人评价说,Kimi K2是另一个DeepSeek R1时刻。本文尝试以第三方视角,把Kimi开发者公开的技术讨论、社区疑问与公开配置里的数字串成一条完整的技术决策链,解释Kimi K2背后的技术决策以及他们眼中大模型创业企业的方向。

阅读 449

Kimi开源K2大模型:全球首个开源可商用的1万亿参数规模大模型,MoE架构,评测结果与DeepSeekV3相当,但模型文件有1TB!

Kimi K2是由Moonshot AI最新推出的旗舰级大模型,首次将开放Agentic Intelligence(自主代理智能)与强大工具调用能力有机整合。它不仅在知识推理、数学、代码等传统“非思维模型”任务上展现出全球领先的能力,还特别针对一系列实际Agentic(自动决策与操作型)任务进行了深度优化。在业内,这代表AI模型正从“只会答题”向“能自主完成复杂任务”转变。K2模型完全开源,可免费商用授权。

阅读 769

ManusAI产品介绍和特点总结,以及用户对该产品的评价总结,背后的开发团队介绍

Manus AI 是一款尖端的人工智能代理程序,于 2025 年 3 月 6 日正式发布,旨在跨多个领域自主执行复杂任务,弥合人类意图与可操作结果之间的差距。它由 Butterfly Effect 开发,该公司在中国(北京和武汉)以及新加坡(BUTTERFLY EFFECT PTE. LTD.)设有运营机构。以下内容基于截至 2025 年 7 月 5 日的最新信息,涵盖其产品功能、关键技术特点及用户反馈。

阅读 110

可能是史上最强大的AI Agent!OpenAI重磅更新:整合了多模态、外部访问、数据分析后的GPT-4更像是AI Agent了!

此前OpenAI的ChatGPT Plus版本为GPT-4模型提供了多个强大的插件供大家使用,包括基于Bing的带网络浏览的Browse、文本生成图片的DALL·E3、高级数据分析功能等。就在几个小时前,OpenAI的部分用户收到了官方的一个非常重磅的更新,即上传任意文档的分析以及整合了所有工具后的GPT-4!这个功能被称为GPT-4(All Tools)!这个工具可以在一次对话中自主选择调用多个不同工具完成用户的输入指令,非常接近AI Agent形态!

阅读 2136

如何提高大语言模型作为Agent的能力?清华大学与智谱AI推出AgentTuning方案

尽管开源的大语言模型发展非常迅速,但是,在以大语言模型作为核心的新一代AI Agent解决方案上,开源大语言模型比商业模型表现要明显地差。为了提高大语言模型作为AI Agent的表现和能力,清华大学和智谱AI推出了一种新的方案,AgentTuning,可以将有效增强开源大语言模型作为AI Agent的能力。

阅读 1876

清华大学ChatGLM团队发布AI Agent能力评测工具AgentBench:GPT-4一骑绝尘,chatglm2表现优秀,baichuan-7b排名倒数!

所谓AI Agent就是一个以LLM为核心控制器的一个代理系统。业界开源的项目如AutoGPT、GPT-Engineer和BabyAGI等,都是类似的例子。然而,并不是所有的AI Agent都有很好的表现,其核心还是取决于LLM的水平。尽管LLM已经在许多NLP任务上取得进步,但它们作为代理完成实际任务的能力缺乏系统的评估。清华大学KEG与数据挖掘小组(就是发布ChatGLM模型)发布了一个最新大模型AI Agent能力评测数据集,对当前大模型作为AI Agent的能力做了综合测评,结果十分有趣。

阅读 3948

AutoGPT是如何让GPT-4自动帮你完成任务的——最火的AutoGPT原理解析!

最近几天AutoGPT十分火热,这是由开发者Significant Gravitas推出的项目。该项目可以根据你设置的目标,使用GPT-4自动帮你完成所有的任务。你只要提供OpenAI的API Key,保证里面有钱,那么它就可以根据你设定的目标,采用Google搜索、浏览网站、执行脚本等方式帮你完成目标。

阅读 14233

MetaGPT技术全解析:另一个AutoGPT,一个可以替代小型软件开发团队的配备齐全的软件开发GPT,产品经理、系统设计、代码实现一条龙

AI Agent被很多人认为是未来大模型的发展方向。此前,OpenAI安全团队负责人人Lilian Weng也发布了一篇详细介绍AI自动代理机器人的博客,引起了很多人的关注。7月份发布的MetaGPT是一个全新的AI Agent项目,它基于GPT-4提供了专注于软件开发的自动代理框架,几乎可以理解为配备了产品经历、系统设计师、程序员的一个小团队,可以基于原始的需求直接生成最后的代码项目。本文主要介绍一下这个项目,并分析一下背后的实现方式。

阅读 3673

大模型驱动的自动代理(AI Agent):将语言模型的能力变成通用能力的一种方式——来自OpenAI安全团队负责人的解释与观点

当前大模型本质是一种大语言模型(Large Language Models, LLM),其核心能力是对语言的处理。良好的意图识别和文本生成能力让LLM超越了之前的模型,有了巨大的实用价值。但是,现实问题涉及了很多超越语言模型之外的能力,如基于最新数据的文本摘要、向用户提供实时数据分析和可视化结果、为代码提供debugging等。目前,让LLM解决这些问题的一个最有前景的方向就是建立大模型驱动的自动代理。也就是让LLM作为核心控制者来学会使用不同工具,进而完成最终任务。

阅读 5060