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hermes-agent`（后文简称hermes）是`Nous Research`开源的`AI Agent`框架，定位是`会自我成长的 Agent`。它有一个内置的学习闭环，用完之后会自动沉淀 skill、优化记忆、跨会话召回历史，还能对你这个用户建立越来越深的画像。**说白了，就是用得越久越聪明。

随着OpenManus、owl等通用智能体火爆出圈，mcp协议逐渐被agent框架深度应用。

近年来，人工智能（AI）技术突飞猛进，尤其是AI Agent（智能体）在长文本处理、多模态能力、工具使用和推理能力上的突破，让它们从简单的聊天机器人进化成了能够完成复杂任务、创造实际生产力的“超级助手”。

在每一个企业中，法律合同都是定义各方之间关系、义务和责任的基础性文件。无论是合伙协议、保密协议（NDA）还是供应商合同，这些文件通常包含关键信息，这些信息驱动决策、风险管理以及合规性。然而，理解和从这些合同中提取见解可能复杂且耗时。

人工智能（AI）正在迅速改变医疗行业，为从诊断到患者护理等一系列挑战提供创新解决方案。医疗AI公司利用先进的算法和机器学习技术，提高医疗环境中的效率、准确性和结果。这些公司涵盖了从开创性技术的初创公司到将AI整合到运营中的行业领导者。本文将探讨AI在医疗中的影响，并全面盘点推动这一技术革命的关键参与者。

人工智能代理通过推进临床决策支持、自动化工作流程和个性化患者护理，正在改变医疗保健。本综述将人工智能代理分为四种进步模型：基础型、助手型、合作伙伴型和先锋型，每种模型代表逐渐增强的自主性和临床整合。我们贡献的核心是一份全面的实施路线图，该路线图利用模块化架构，包括感知、推理、互动和记忆组件，以实现这些多样化人工智能代理的无缝整合。本文通过提供可操作的指南和部署每种代理类型的示例性架构，解决了数据隐

金属有机框架（MOFs）因独特可调结构，在能源存储、药物递送、环境修复等领域极具潜力。但它的合成复杂、结构多样，给传统研究带来巨大挑战。如今，人工智能（AI）与实验室自动化的融合，为 MOF 研究开辟了新路径。文章思维导图。

时间序列预测在科学、政策制定、精算和销售等多个领域具有重要价值。其核心在于识别数据中的隐藏模式，无论是未来的还是隐藏的，这些模式通常可以从过去的观察中揭示出来。时间序列预测涉及对随时间收集的数据点进行分析和预测，为股票价格、天气状况或客户行为等变量提供洞察。在时间序列预测领域，存在两个相互关联的领域：序列内相关建模和序列间相关建模。序列内相关建模基于特定时间序列内的模式预测未来值，而序列间相关建模

MADRIGAL 是一种多模态人工智能模型，可根据临床前数据预测药物组合的临床结果。联合疗法可以提高疗效并减少副作用，但确定安全有效的药物组合很困难。搜索空间巨大，药理相互作用复杂，并且许多化合物缺乏完整的临床前数据。大多数人工智能模型在关键药物数据缺失时会遇到困难。MADRIGAL 在训练和推理时都从不完整的数据集学习，使其即使对于数据稀疏的药物也能够预测临床结果。