从哲学视角看，Agent的渊源可追溯至古代庄子、亚里士多德等思想家的智慧。这些哲学思想为人工智能实体的发展提供了深刻启迪。从哲学思想到人工智能实体的演进，AI Agent的发展脉络逐渐清晰，展现了技术与人类智慧的融合。

目前COTA可以在官方自研的FPS（第一人称射击）游戏Demo中进行体验。 之所以选择FPS作为Agent落地的第一站，是因为该类型游戏容错率极低，零点几秒的延迟或一个错误的决策就会导致当前角色“死亡”。

摘要 随着 Anthropic 开源 skills 仓库，"Code Interpreter"（代码解释器）模式成为 Agent 开发的热门方向。许多开发者试图采取激进路线：赋予 LLM 联网和 Python 执行权限，让其现场编写代码来解决一切问题 ...

这项由香港科技大学（HKUST）领衔的研究，为我们展示了一种“Code as Action, State as Memory”的全新可能性。它解决了所有开发过复杂Agent的工程师最头疼的多轮对话中的“失忆”与“漂移”问题。

首个真正“能用”的LLM游戏Agent诞生！可实时高频决策，COT全程可见 AI游戏新时代来临！最近，一个名为“快递员”的神秘游戏账号在韩服LOL中引起了广泛关注。这个账号在51小时内高强度排位，胜率一度逼近93%，直接登顶韩服。网友们纷纷猜测这背后是否是AI在操作。尽管关于其AI身份尚无定论，但这次事件足以证明AI与游戏的结合已经吸引了大量关注。

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在真实工程项目中，不使用 LangChain、LangGraph、CrewAI 等框架，纯用 Python + LLM API 手动实现 AI Agent 不仅完全可行，而且在许多场景下是更优选择。 Anthropic 官方明确建议开发者”从直接使用 ...

8月12日在掘力计划系列活动第21场《解析大语言模型的训练和应用》分享中，CNCF WasmEdge 项目的维护者，也是 Second State 的创始人Michael Yuan 博士应邀作了题为《如何构建轻量级的 LLM Agent》的技术分享。 摘要 随着大语言模型（LLM）的兴起，LLM Agent 成为构建 LLM 应用 ...

又是一个让程序员狂欢的研究！来自 OpenHands、耶鲁、南加大和斯坦福的研究团队刚刚发布了 LocAgent—— 一个专门用于代码定位的图索引 LLM Agent 框架，直接把代码定位准确率拉到了 92.7% 的新高度。该研究已被 ACL 2025 录用。 相信每个程序员都有过这样的经历 ...

去年 7 月，绿洲聊过 AI 世界的原住民将会是 Agent（《投 AI 最猛的人》）。在此基础之上，什么将是 Agent 的底层协议、高速公路、互联方式……带着这些问题，绿洲一直在探索。 从 Agent 的发展历史到底层框架，我们相信 Agent ...

内容~2500字，全部读完约8分钟。 用 AI 永久了，形成了巨大依赖，写任何东西之前，都希望让 AI 先打一份草稿。但久而久之，我担心我的深度思考越来越少，产生挥之不去的脑雾。所以需要逼自己坐下，整理思路做一些输出。 LLM as Software ...

LLM Agent助力AIOps，协同OS底座破瓶颈，降幻觉、强生态。 大模型浪潮席卷运维领域之际，LLM Agent 既被寄予 “打破协同壁垒” 的厚望，也深陷 “过度炒作” 的舆论争议。AIOps 概念诞生多年，传统方案始终难以突破数据、智能的双重瓶颈，而 “OS + LLM Agent” 新 ...