智能体

Optimus

Optimus-1是一款由哈尔滨工业大学(深圳)和鹏城实验室联合开发的智能体框架,专为开放世界环境中的长期任务设计。它结合结构化知识与多模态经验,通过混合多模态记忆模块(HDKG与AMEP)提升任务规划与执行能力。主要功能包括知识引导规划、经验驱动反思、行动控制及自我进化,已在游戏、虚拟助理、工业自动化等领域得到验证。

Genie 2

Genie 2是一款由DeepMind开发的大规模基础世界模型,其核心功能包括基于单一图片生成可交互3D游戏世界、模拟物体交互及物理效果、支持多类型动作控制、具备长时间记忆能力以及实时生成新场景内容。该工具不仅适用于智能体训练与评估,还广泛应用于游戏开发、模拟与训练、机器人学习以及虚拟现实和增强现实等领域。

Botnow

Botnow是一个基于大型语言模型(LLM)的AI智能体创作与分发平台,提供智能体编排、插件系统、工作流管理和知识库四大核心模块。该平台简化了AI智能体的开发和部署流程,支持开发者快速构建并发布智能体至第三方平台或集成至现有系统。Botnow适用于办公自动化、企业服务、智能营销、智能客服及金融行业等多个应用场景。 ---

Optima

Optima是一款由清华大学研发的框架,旨在通过迭代生成、排名、选择和训练过程,优化基于大型语言模型的多智能体系统。它不仅提高了通信效率和任务完成质量,还支持大规模复杂任务处理,同时集成了强化学习与蒙特卡洛树搜索技术以生成优质训练数据。Optima适用于信息不对称问答、复杂推理任务、软件开发等多个领域,具有高扩展性和低计算成本的特点。

CAMPHOR

CAMPHOR是一款由苹果团队研发的端侧小型语言模型多智能体框架,通过在设备本地处理用户输入并进行个人上下文推理,实现了高效的隐私保护与快速响应。其分层架构包含高阶推理智能体和多个专家智能体,能够分解复杂任务、与设备工具交互并生成动态执行计划。此外,通过参数共享和提示压缩技术,大幅降低了模型资源需求。

MobA

MobA是一种基于多模态大型语言模型的移动智能体,通过高级全局智能体(GA)和低级局部智能体(LA)的两级架构,实现任务规划、分解与执行,支持跨应用操作和自动化流程。其反思模块助力高效处理复杂任务,广泛应用于个人助理、智能家居控制、移动设备自动化及教育等领域。

WebDreamer

WebDreamer是一款基于大型语言模型的网络智能体,专注于通过模拟和预测网络交互结果来进行高效的任务规划与决策。它具备模拟函数、评分函数以及候选动作生成等功能,能够显著提升网络任务执行的效率与安全性,同时支持多种应用场景,包括网页自动化、智能搜索、客户服务等领域。

iAgents

iAgents是一款由清华大学研发的多AI智能体协作框架,专注于通过个性化AI智能体协助用户完成复杂任务。它利用infoNav推理机制优化信息交换,支持多轮对话与任务解决,同时具备混合记忆机制(清晰记忆与模糊记忆)用于高效信息检索。iAgents广泛应用于会议协调、项目管理、客户服务等领域,显著提升了团队协作效率。

TinyTroupe

TinyTroupe是一款基于大型语言模型的Python库,专注于生成逼真的虚拟人物行为。它通过构建虚拟角色(TinyPerson)与环境(TinyWorld),实现个性化、高自由度的行为模拟,并支持多智能体间的互动。该工具适用于市场研究、产品测试、用户体验优化等多个领域,为企业提供洞察力与决策支持。 ---

MATRIX

MATRIX-Gen是一个基于多智能体模拟技术的系统,通过构建虚拟社会生成高质量训练指令数据,用于提升大型语言模型的表现。该工具支持多种应用场景,如软件开发、商业活动、医疗诊断、教育和客户服务,能够显著提高模型在不同领域的性能,并促进其自我进化。