今天的Agent框架虽然功能强大，但对于没有编程经验的客户服务专业人员来说却过于复杂。这些框架如AutoGen、LangGraph、CrewAI等通常将Agent声明嵌入到复杂的Python代码中，使整体工作流程难以把握，门槛过高。对于仅需构建带有业务逻辑的客服聊天机器人的非技术人员而言，这些框架犹如天书，让他们望而却步。
近年来，大语言模型（LLMs）在自然语言理解、代码生成与通用推理等任务上取得了显著进展，逐步成为通用人工智能的核心基石。
什么开源算法自称为DeepSeek-R1（-Zero） 框架的第一个复现？
仅调整5%的骨干网络参数，就能超越全参数微调效果？！
复旦大学和美团的研究者们提出了UniToken——一种创新的统一视觉编码方案，在一个框架内兼顾了图文理解与图像生成任务，并在多个权威评测中取得了领先的性能表现。
GPT-4o带火的漫画风角色生成，现在有了开源版啦！
刚刚，清华大模型团队 LeapLab 发布了一款面向 Agent 协作的开源框架：Cooragent。
当前，强化学习（RL）方法在最近模型的推理任务上取得了显著的改进，比如 DeepSeek-R1、Kimi K1.5，显示了将 RL 直接用于基础模型可以取得媲美 OpenAI o1 的性能不过，基于 RL 的后训练进展主要受限于自回归的大语言模型（LLM），它们通过从左到右的序列推理来运行。
微软研究院开源的原生1bit大模型BitNet b1.58 2B4T，将低精度与高效能结合，开创了AI轻量化的新纪元。通过精心设计的推理框架，BitNet不仅突破了内存的限制，还在多项基准测试中表现出色，甚至与全精度模型不相上下。
Two Heads are Better Than One"（两个脑袋比一个好/双Agent更优）源自英语中的一句古老谚语。MAS-TTS框架的研究者将这一朴素智慧应用到LLM中，创造性地让多个智能体协同工作，如同专家智囊团。
