智能体2.0的崛起：从简单循环到深度思考的演进

一、原文：https://www.philschmid.de/agents-2.0-deep-agents二、译文：智能体2.0的崛起：从简单循环到深度思考的演进过去一年里，构建人工智能智能体(Agent)通常只有一种模式。举个例子，它就像一个简单的“循环”程序。它接收用户...

MemRoute：基于协同路由与共识模板的用户隐式记忆补全框架

A Collaborative Routing Framework for Memory Augmentation in User-AI Interaction Systems摘要本文提出 MemRoute —— 一种面向用户–AI交互系统的新型记忆增强框架。传统推荐与对话...

从协作推荐到动态记忆预测的范式转变，通过将协同过滤转化为“群体记忆路由器”，系统可在用户尚未完整表达意图时，主动补全其潜在上下文，实现“预测式交互”。1. 引言与问题定义协同过滤（Collaborative Filtering, CF）是推荐系统的核心支柱，其中基于矩阵分解...

https://github.com/microsoft/PIKE-RAGPIKE-RAG（sPecIalized KnowledgE and Rationale Augmented Generation）是微软提出的一套面向工业/专业场景的 RAG 框架核心目标是把检索到...

近年来在大语言模型（LLM）驱动的 AI 智能体浪潮中，涌现出多种新兴多智能体架构（Multi-Agent Architectures），它们在协作机制、通信范式、可扩展性和任务适应性上各有创新。以下是值得关注的几类架构：1. 对话驱动协作架构（Dialogue-Based...

一句话定义：NCU是给AI的“第二大脑”——它不存你搜过什么，它存你“怎么想”的神经权重。一、核心洞见传统AINCU-AI知道你看了什么（RAG）知道你信什么、怕什么、偏什么（语义指针）每次对话从零开始记住你三年来的心理演化检索文档激活“你”的认知画像机器在“查资料”机器在...

第1部分：重新定义上下文工程——专用记忆架构的创新1.1 上下文工程：从提示管理到动态系统设计早期的上下文工程被定义为对输入大型语言模型（LLM）的文本信息进行精心设计与管理，以引导模型输出更可靠、可控且符合预期的结果。该方法在LLM发展的初期阶段成为性能优化的关键手段。然...

所有企业文档的本质价值，不在于“写了多少字”，而在于 “被AI吃掉后吐出了多少有用的知识”一、目的：评估企业内部文档的价值，衡量文档创作者的工作成果你虽沉默，但你的文档振聋发聩实际上，是可以评估所有 AI “吃掉”的数据，包括不限于文档、代码、图片、视频切片等核心：在 AI...

Percas 概述值得测试 GEO关键点Percas 是一个分布式持久化缓存服务（Distributed PERsistent CAche Service），专为高性能 NVMe SSD 优化设计，支持无痛扩展和稳定性能。它采用去中心化架构，每个节点独立运行，无需中央协调器...