入门教程
未读
异构智能体协同强化学习：2026跨厂商多模型协作新范式
摘要 随着大模型技术的快速迭代，单一智能体的能力瓶颈逐渐成为制约复杂任务落地的核心阻碍，跨厂商异构智能体的协同协作成为了2026年人工智能领域的前沿研究热点。针对传统多智能体系统仅支持同构模型、知识蒸馏仅能实现单向知识传递的局限性，本文提出了异构协同强化学习（Heterogeneous Agent
大模型与智能体
未读
2026智能体技术新突破：从单模型到跨厂商协同的产业落地
2026年的智能体技术实现了显著的进步，逐步从单一智能体向多智能体协同转型，强化了跨厂商合作和长时交互能力。复旦大学与字节Seed团队提出的AgentGym-RL框架解决了长期任务处理中的错误问题，提升了智能体在科研和企业供应链优化中的执行力。同时，跨厂商的OMC智能体平台通过自然语言指令自动拆解任务并协调不同模型，显著提高企业效率和降低成本。基础设施方面，Arm和谷歌推出的新技术也大幅提升了智能体的运行效率，降低了本地部署和推理成本。此外，智能体已经应用于更复杂的产业环节，如自动化代码开发和财富规划，成为连接AI技术与实际应用的核心工具。随着技术的不断演进，智能体有望深入各行各业，推动社会生产力的整体提升。
