* 提出了Prompt-R1，这是一个新颖的端到端强化学习框架，通过小规模大型语言模型（LLM）与大规模LLM的协作，自动优化提示生成，以提高任务解决的性能。

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过去一年，提到 AI 智能体，很多人脑海里会浮现一个简单的 “循环” 逻辑：接收用户需求、调用大语言模型（LLM）、执行工具、返回结果，然后重复这个过程。行业内把这种架构称为 “智能体 1.0” 或 “浅层智能体”。

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过去两年，从 ChatGPT 的爆发到各类 AI 应用的遍地开花，RAG（检索增强生成）成了技术圈最热门的词汇之一。几乎每一个企业级 AI 项目，都在谈论如何用 RAG 来增强大模型的能力，让 AI"知道"更多、"懂"更多。

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在由大模型、Agent 等技术驱动的新一轮“生产力革命”中，越来越多企业开始关注真正可规模化落地的 AI 生产力：如何让 AI 深入业务场景、托管关键系统、推动组织与流程重塑，正成为技术与管理者共同面临的新课题。

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最近在大模型工程岗、Agent 岗面试里，一个出现频率越来越高的问题是：**“为什么业界都在从单 Agent 转向 Multi-Agent？能解释一下 Multi-Agent 的核心价值吗？”**

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