由于 Neo4j Desktop 实操下来存在无法打开等问题，所以选择使用 Neo4j Community。本教程安装的版本为 Neo4j 5.26.8，JDK 版本为，操作系统为 Windows 11。

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针对提到的问题，作者首次系统性的提出了一个问题：Multi-Agent System Routing（MASR）对于任意输入 query，在给定 LLM 池、角色池和协作模式集合的情况下，自动构建一个“性能—成本最优”的 MAS。Collaboration Mode Determination 选择合适的多智能体通信拓扑Agent Role Allocation 决定 agent 数量与角色组合A

本文通过定性研究揭示了家庭对 Generative AI agent 的真实期待：安全不应是监控，而应是嵌入日常照护角色中的协作支持。论文提出的多 agent 框架与隐私原则，为未来家庭 AI 系统设计与 Agent Safety 研究提供了重要的人本参考。Agent Memory 的隐私设计，与本文提出的四项标准结合。对齐本文提出的 MAS 框架设计和实现特定的 AI Agent demo。

摘要： 本文提出利用上下文学习(ICL)操纵大语言模型(LLM)安全表现的新方法。研究表明，仅需少量示例即可实现模型越狱(ICA)或增强防御(ICD)。理论分析表明，ICL通过贝叶斯更新改变模型对任务性质的判断，且防御比攻击更具效率优势。实验显示，20个攻击示例可使GPT-4越狱成功率升至81%，而2个防御示例即可显著降低攻击成功率。该方法为模型安全测试和防护提供了高效工具，揭示了LLM安全行为的

论文引入了两种与人类社会动态相似的智能体特质：“随和型”（easy-going）和“过度自信型”（overconfident）。适应性强，与不同类型的智能体兼容，有助于形成和谐的社会结构。倾向于高估自身能力，忽视潜在风险，并抵制他人意见。论文探讨了两种多轮协作下的思维模式：“辩论”（debate）和“反思”（reflection）。多个智能体提出观点，交换意见，进行集体论证并最终达成共识。这种模式

报错如图所示。

这篇论文通过将 RAG（检索增强生成） 的理念引入创意写作，证明了结构化知识在弥补模型“长程记忆”缺陷方面的有效性。查询 kg 的范围限制在当前的 章节是否是最佳的，如何回溯过去的内容？如何评估生成的内容的质量，与现实文本的区别。是否有真实的demo？

任务，使用了 CNN/DailyMail 和 XSUM 两个数据集进行验证。

本研究系统性地解决了“如何为 ICL 检索最佳示例”的问题。相比于先前的启发式方法，LLM-R 的创新之处在于将 LLM 的内部概率分布转化为可学习的检索目标，并通过奖励模型平滑信号。这种“模型辅助检索训练”的思路为优化检索增强型大模型（RAG）和长文本处理提供了重要的参考价值。