Найдено записей: 8
'DreamGym от Meta синтезирует взаимодействия как текст с помощью reasoning‑модели и буфера памяти, сокращая потребность в реальных прогонах и улучшая результаты на веб‑бенчмарках.'
'Обзор шести паттернов памяти для LLM-агентов в трёх семействам: вектор, граф и логи/эпизоды, с разбором задержек, успешности поисков и типичных отказов.'
Исследователи CMU предложили PPP и UserVille, которые учат LLM агентов задавать полезные уточняющие вопросы и адаптироваться к пользовательским предпочтениям, что заметно повышает все ключевые метрики на бенчмарках.
'DeepAgent объединяет мышление, поиск и вызовы инструментов и сжимает историю взаимодействия в память, что позволяет агенту работать с десятками тысяч API и лучше решать длительные задачи.'
'Пошаговый материал по созданию надежного страхового ассистента на Parlant с примерами инструментов, глоссариями, путешествиями и кодом.'
AgentSociety — открытый фреймворк для масштабного моделирования социальных взаимодействий с LLM-агентами и реалистичной средой, достигающий работы быстрее реального времени.
Salesforce AI представила CRMArena-Pro — первый корпоративный бенчмарк для тестирования LLM-агентов в сложных мульти-туровых бизнес-задачах, включая продажи, обслуживание и работу с конфиденциальной информацией.
Статья раскрывает ключевую роль протоколов ИИ-агентов для масштабируемой и совместимой коммуникации между большими языковыми моделями, описывая основные фреймворки и направления развития Интернета Агентов.