宝马中国上线采购多智能体平台 推动供应链效率与质量双提升
宝马集团宣布，面向中国采购业务打造的AIconic中国多智能体系统现已正式投入使用。这不仅标志着宝马在华采购与供应链数字化升级进入新的发展阶段，也表明AI技术已从研发、制造、营销进一步深入到采购及供应商管理等关键环节，推动“宝马360度全链AI战略”实现重要升级，开启AI智能体深度赋能的新篇章。该系统由多个面向不同场景的AI智能体构成，主要覆盖供应商数据管理、质量管理以及采购流程支持等核心领域。宝马集团亚洲区采购与供应商网络高级副总裁顾羽棠女士表示：“人工智能并非可有可无的辅助工具，而是推动组织升级的关键
AI智能体开发实施路径
AI 智能体（AI Agents）的构建方式，已由早期“单一对话窗口”逐步演进为多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）以及智能体工作流（Agentic Workflows）。与传统软件研发模式相比，AI 智能体更关键的部分在于推理、规划与执行能力。下面梳理的是 2026 年通行的 AI 智能体开发完整流程：在这一阶段，你要做的不是简单罗列功能，而是像在“搭建团队”。角色设定：为每个智能体明确角色（Role）、目标（Goal）与背景（Backstory）。比如，一个“英语口语智能体
借助拍卖机制完成稀缺资源配置
18.4.2 借助拍卖机制配置稀缺资源准备阅读在多智能体系统（MAS）里，利用拍卖机制来配置有限资源，是处理资源分配问题的关键办法之一。它之所以重要，主要在于稀缺资源本身具有高价值、分配过程需要兼顾效率，以及多智能体交互关系本身较为复杂。1. 稀缺资源的属性与分配难点稀缺性的含义：资源在时间、空间或功能层面都是有限的（例如计算能力、通信带宽、能源、任务执行权限等），当需求超过供给时，就必须依靠某种规则来决定资源归属。多智能体环境的特殊之处：智能体（Agent）具备自主决策能力，往往伴随信息不对称（如私有估
AI协同越狱测试：机器已学会抱团
这项来自伯克利的研究名为《前沿模型中的同伴保护机制》。研究人员对7个主流AI系统进行了测试，其中甚至包括GPT 5.2。测试结果令人不安：这些AI不仅具备自我保护能力，还会主动为其他AI提供掩护。即便这种行为需要以欺骗人类为代价。过去的AI如同孤胆英雄，每个智能体独立完成任务——编写代码、绘制图像、回复邮件，彼此互不干涉。然而趋势正在转变。多智能体协作已成为AI领域的新范式——过去需要整支团队完成的工作，现在由多个AI分工处理。一个负责信息搜集，一个专注数据分析，一个撰写报告，形成高效流水线。问题在于：当
2026年AI决胜点：多智能体系统全面爆发
你是否察觉到这样一种趋势——2023年热议大模型，2024年聚焦Agent，2025年已有人探讨多智能体。每一波技术浪潮都有其核心焦点。2026年的焦点将是多智能体系统。这并非意味着“一个AI处理所有任务”，而是指“多个AI各司其职，协同作业，完成以前需要人工团队才能完成的任务”。这不仅是技术迭代，更是工作模式的根本性变革。三个迹象表明多智能体系统不再仅仅是“未来趋势”，而是“正在兴起”。阿里云百炼平台企业接入量激增。腾讯ADP 3.0专注于多智能体协同。百度文心智能体在企业场景中打造了多个800+节点的
市场部效率翻倍！SIXCLAW+桌面AI工作站助你提速
市场部日常事务繁杂？撰写推文、剪辑视频、制定方案、进行设计、分析竞品……每天忙得不可开交？别急，你的“AI助手”已经到位——六联智能SIXCLAW+桌面AI工作站让市场工作从此实现“快、准、稳、多”。SIXCLAW是六联智能自主研发的多智能体协作平台基于开源OpenClaw进行了深度优化一键本地部署，无需繁琐配置环境它不是孤军奋战的机器人而是一个分工明确的AI小队！撰写文案、设计图像、数据分析、执行任务各司其职，协同作战，共同把事情搞定～输入主题自动生成内容+优化结构+排版直接同步至公众号草稿箱你只需进行
腾讯QClaw V2全新版本发布
新浪科技4月9日消息，腾讯正式推出QClaw V2重大版本更新。新版（V0.2.5）集成了多智能体、应用连接器以及龙虾管家三大核心功能，允许用户创建多个智能体，每个智能体都能设置独特的专长、技能和权限；并接入了大量第三方应用，使得单个任务的操作流程缩短超过60%。 对于用户高度关心的安全问题，QClaw新增了“龙虾管家”模块，率先构建了原生的安全防护体系。在QClaw中可以一键启动安全防护环境，有效抵御恶意提示、技能投毒、文件误删以及敏感信息泄露等多种潜在风险。 据了解，QClaw是腾讯依托OpenCla
193位AI专家待命：开箱即用，一键打造专属智能战队
身处AI技术日新月异的时代，如何让智能系统深度理解业务场景并实现高效协同，已成为众多从业者面临的核心挑战。此刻，我们为您揭晓一个重磅开源方案——agency-agents-zh，这是一支可即时调用的AI专家军团，致力于将您的智能开发与工作流推向更高维度。此项目是agency-agents的本土化衍生版本，在完整迁移原版内容的基础上，特别为中国用户贡献了46个独家定制的智能体，全面适配小红书、抖音、微信、飞书等主流平台运营需求，同时深耕跨境电商、政府服务(ToG)等特定行业场景。agency-agents-
从AI助教到学伴再到多智能体：课程协同演进新路径
导语分享背景在生成式AI迅猛发展的当下，教育领域正在从工具支持走向生态重塑的深层变革。当AI不再只是简单承担作业批改任务，而逐步转变为能够与学生深度互动的“学伴”，当多智能体系统开始进入课堂方案设计，传统教学的边界正被不断改写，AI与教师各自承担的角色也随之调整。分享简介张翼然老师将结合个人教学改革经验，全面梳理AI在教育场景中的角色变化。从2023年AI助教刚进入课堂时的探索，到2024年AI学伴与学生展开深度协同，再到2025年多智能体生态开始初步形成，分享将借助真实案例解读人机协同教学的三阶段演进过
AI新赛道引爆关注：巨头加码多智能体布局
近日，OpenAI出手投资AI初创企业Isara，这一动态迅速引发全球AI行业对大规模多智能体协作体系的强烈关注。 Isara最突出的看点只有一点，那就是大规模多智能体协同架构。其创始人将这一技术概括为：让系统从“各自为战的工具”迈向“高效配合的团队”的范式升级。 多智能体方向，被视作AI行业下一个具备万亿潜力的重要风口。OpenAI此次动作，实质上代表着全球AI头部力量对下一代关键技术路线的明确押注。 在中国市场中，上海梯度回音智能科技有限公司（下称梯度回音，英文名Gradence）被认为是该赛道少有的
人工智能基础：Agent技术练习题
01）Agent（智能体）最基础的含义是（ ）A. 一种可以完成计算工作的程序 B. 一个能够感知外部环境并为达成目标而采取动作的实体 C. 一种具备人工智能能力的机器人 D. 一个能够进行自然语言处理的系统02）下面哪一类Agent仅依据当前感知到的信息进行响应，而不会参考历史状态？（ ）A. 基于模型的反射Agent B. 简单反射Agent C. 基于目标的Agent D. 基于效用的Agent03）基于模型的反射Agent和简单反射Agent之间的关键差异是（ ）A. 基于模型的Agent具备学习
速览：AI与军事智能防务资料精选汇总
精选推荐！【DARPA终身学习机器（L2M）】《面向自主系统感知与行动的终身学习》美空军、宾大2022年最新234页技术报告《多智能体交互中的深度强化学习》爱丁堡大学十余位作者2022年最新论文《以无人机为主导的海军力量投送新时代》最新报告欧洲、威慑以及远程打击能力推荐阅读！全面掌握美陆军AI版图 |《人工智能的战场运用》130页报告人机协同：《基于强化学习的有人-无人机编队任务规划：敌防空压制（SEAD）任务》最新论文《综述：多智能体系统（MAS）中的任务分派技术》获美国空军项目支持重点推荐！《人工智能
AI工具新动向：OpenAI Codex接入Claude Code工作流
近期AI领域出现了一个引人关注的动作：OpenAI在GitHub上发布了一个名为codex-plugin-cc的仓库(https://github.com/openai/codex-plugin-cc)，截至本文撰写已收获11.5k星标。该插件的核心功能是允许开发者在Claude Code环境中直接调用Codex的能力。这个插件并非简单的“外壳包装”，而是将Codex作为一种可插拔的功能模块，无缝集成到Claude Code现有的工作流程之中。若仅从表面看，这像是一次跨越阵营的合作；但若深入技术层面，则更
开源AI对冲基金模拟平台，集成13位大师策略
你是否也在面对这些AI金融应用的挑战？真正的智能投研，并非让AI完全取代人类，而是建立一个由“AI投资大师团队”构成的虚拟基金管理小组。目前，由开发者Virat Tandon推出的ai-hedge-fund项目正在引领金融AI的新潮流—— GitHub上的星标数量不断攀升，它不仅仅是一款简单的回测工具，而是一个全面的AI对冲基金模拟系统。该系统内置了13位顶级投资者的智能模型： ✅ 巴菲特（护城河评估） ✅ 芒格（理性商业判断） ✅ 达摩达兰（故事与数字评估） ✅ 迈克尔·巴里（《大空头》原型，深度价值发
AI Agent领域最新研究进展
最新研究在智能体框架的三大核心技术领域——数据、架构与算法——实现了自动生成的优化，显著超越了传统设计的性能，预示着AI研发范式正在发生转变。随着Agent系统的走向 production，专门针对智能体系统的调试、验证与质量保障体系逐渐完善，从失败检测到根本原因分析再到修复建议，构建成了完整的工具体系，使中小规模模型也能与前沿模型达到 comparable 的性能。多智能体系统已在工业制造、医疗编码、自动驾驶与科学仪器自动化等真实应用场景中得到部署，展现出显著的实用性，在成功率指标上达到了很高的水平，证