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。
AI
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。
Embodied Reasoner
Embodied Reasoner是由多家科研机构联合开发的具身交互推理模型，通过视觉搜索、推理与行动协同完成复杂任务。采用模仿学习、自我探索和自我修正三阶段训练方法，生成多样化思考过程，提升任务规划效率。在长时序任务中表现优异，减少重复搜索和逻辑错误。适用于智能家居、仓储物流、医疗辅助等多个场景，具备多模态交互和强推理能力。
Mini DALL·E 3
Mini DALL·E 3是一款由多所高校联合开发的交互式文本到图像生成工具，支持多轮自然语言对话，实现高质量图像的生成与编辑。系统结合大型语言模型与文本到图像模型，提供内容一致性控制与问答功能，提升交互体验。广泛应用于创意设计、故事插图、概念设计、教育及娱乐等领域，具有高效、灵活和易用的特点。
