智能体
AgentPrune
AgentPrune 是一种针对大型语言模型驱动的多智能体系统的通信优化框架，通过“剪枝”技术减少冗余通信内容，降低通信成本并提升系统性能。其核心技术包括时空图建模、低秩稀疏图掩码和一次性剪枝，可在 AutoGen 和 GPTSwarm 等框架中无缝集成，实现高达 72.8% 的 token 减少。同时具备对抗攻击防御能力，适用于复杂任务协作和工业级应用。
AgentRefine
AgentRefine 是由北京邮电大学与美团联合开发的智能体合成框架，采用“精炼调整”方法提升基于大语言模型的智能体在多样化任务中的泛化能力。它通过轨迹中的观察实现错误纠正与自我优化，增强智能体在复杂环境中的适应性和鲁棒性。该框架支持多样化推理路径，广泛应用于自动化决策、游戏 AI、代码生成及自然语言处理等领域。
WebThinker
WebThinker是一款由多家科研机构联合开发的AI工具，旨在增强大型推理模型在复杂任务中的表现。它支持自主搜索、网页导航与实时报告生成，结合深度网页探索器和强化学习策略，提升信息获取与内容创作的效率与质量。适用于科学研究、数据分析、教育辅助等多种场景，显著增强了模型在知识密集型任务中的可靠性与实用性。
Meta Motivo
Meta Motivo是一款由Meta公司研发的人工智能模型，专为提高元宇宙中虚拟人形智能体的真实性和自然性而设计。通过无监督强化学习算法，Meta Motivo实现了对全身动作的有效控制，支持零样本学习、多任务泛化以及行为模仿等功能。其核心优势在于将状态、动作和奖励统一映射至潜在空间，显著增强了元宇宙体验的真实感。此外，该模型还适用于机器人控制、虚拟助手、游戏动画等多个应用场景。
