本文系统介绍了四种AI代理的评估方法：编码Agent侧重代码质量和执行过程评估；对话Agent关注任务完成度和交互体验；研究Agent强调搜索全面性和来源可靠性；计算机使用Agent则评估界面操作和后端逻辑。提出了pass@k(潜力)和pass^k(稳定性)两个关键指标，为各类AI代理提供了多维度的性能评估框架，包括代码规范、交互质量、研究深度等具体评估维度，并通过典型案例展示了评估指标的实际应用

本文探讨了基于LangGraph框架的多智能体系统中控制权转移机制。大语言模型智能体(LLM Agent)在复杂任务处理中存在局限性，而多智能体系统通过专业化分工和协作能更好应对复杂场景。文章重点分析了智能体间"交接"(handoff)这一核心概念，即一个智能体将控制权动态转移给另一个智能体的过程。通过房地产助手示例，展示了监督者模式下的三智能体架构，其中监督者智能体根据查询类

Mixture-of-Transformers (MoT) 是一种高效的多模态transformer架构，通过解耦非嵌入参数（前馈网络、注意力矩阵和层归一化）实现模态特定处理。实验显示，MoT在文本、图像和语音任务中仅需55.8%-37.2%的FLOPs即可达到密集基线性能，显著降低计算成本。该架构保持全局自注意力以捕捉跨模态关系，在Chameleon和Transfusion等任务中展现出优越性能

本期内容将详细攻略此工具，简单易懂，适合零基础、小白甚至各种安装懒人，让你轻松上手！Stable Diffusion主要依赖显卡运算，算力越强，出图速度越快，同时显存越大，所设置图片分辨率越高。关于Stable Diffusion安装包，大家可以找你的AI绘画助教老师【领取】，接下来我们正文开始。在生成效果的广度和深度定制上存在比较大的优势，开源本地部署，免费使用，支持模型训练，属于王牌工具。6、

Anthropic推出的Claude Research多智能体系统通过主导智能体协调多个并行子智能体，显著提升复杂研究任务处理能力。该系统采用动态搜索流程，相比传统RAG方法在开放式问题上表现更优，性能较单智能体提升90.2%。文章详细介绍了系统架构、执行流程、提示工程原则及评测方法，揭示了多智能体在并行任务、大上下文窗口需求场景的优势，同时也指出了高token消耗等挑战。该系统通过分工协作和动态

在当今科技领域，人工智能（AI）凭借技术的持续进步，已成为备受瞩目的热门话题。众多开发者正考虑从传统软件开发领域，例如Java，迈向人工智能的新天地。今天，让我们一同探讨Java开发者转向人工智能领域的可行性，包括转型带来的优势、薪资水平的对比，以及成功转型所需的知识体系和学习路径。

文章详细介绍了RAG系统中的21种文本分块策略，从基础方法（如换行符分割、固定大小分块）到高级技术（如语义分块、智能代理分块）。每种策略均提供适用场景分析和代码实现，帮助开发者根据数据特点选择合适方法。文章强调文本分块是RAG系统性能的关键因素，并提供混合分块策略作为综合解决方案，以提高信息检索准确性和生成质量。

文章介绍Monadic Context Engineering (MCE)，基于函数式编程Monad概念构建AI Agent的新方法。通过将状态管理、错误处理和异步执行封装在AgentMonad容器中，解决了传统Agent编程的代码混乱问题。这种架构使Agent开发模块化、声明化，能自动处理错误和状态传播，支持并发执行和元智能体生成，让AI Agent开发像搭乐高一样简洁高效。

本文介绍了如何利用Qwen Code和vLLM构建内网私有AI编程助手。主要内容包括：1）通过ModelScope下载Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct模型；2）使用vLLM部署模型API服务，详细说明了关键参数配置；3）安装配置Qwen Code客户端并连接私有模型；4）通过五子棋游戏和数据分析页面两个案例展示了实际开发效果。文章提供了完整的工具链部署方案，使开发者能够在纯

本文对比分析了当前主流开源大模型的架构演进。尽管从GPT-2到DeepSeek-V3等新模型已发展7年，但核心Transformer架构仍保持稳定，主要改进集中在细节优化：如RoPE位置编码、分组查询注意力(GQA)替代多头注意力、SwiGLU激活函数等。文章重点剖析了8个代表性模型的技术创新：DeepSeek V3采用多头潜在注意力(MLA)和混合专家(MoE)提升计算效率；OLMo 2通过后归