本文提出ViDoRAG框架，针对视觉丰富文档（VRD）的大规模检索与问答难题进行创新突破。通过多模态混合检索（融合文本OCR与视觉特征）和动态自适应召回策略（GMM优化Top-K），显著提升跨文档检索效率（平均检索页数减少32%）。创新设计多智能体迭代推理机制（Seeker-Inspector-Answerer协同），在自建评估基准ViDoSeek上实现10%的性能跃升，尤其在布局类问题表现突出（

​：Agentic RL通过将LLMs重构为环境交互代理，在检索精度（+11%）、响应速度（1.8s→1.5s）和任务泛化性（7数据集全提升）实现三重突破。随着NVIDIA Blackwell架构支持万亿参数RL训练，该范式有望成为AGI核心基础设施。

华为团队提出M-RAG框架，通过多分区检索和双代理强化学习提升大语言模型性能。该技术突破传统RAG的单数据库检索局限，采用四类分区策略（随机化、聚类、索引、类别）优化检索效率，并构建分区选择代理（Agent-S）和记忆优化代理（Agent-R）实现协同优化。实验表明，M-RAG在7大数据集上显著提升任务性能：文本摘要ROUGE-1最高提升11%，机器翻译BLEURT达71.74，对话生成BLEU-

本文提出M-RAG框架，通过多分区检索增强生成技术解决传统RAG系统的关键问题。研究将知识库划分为M个独立分区（如M=4），采用双代理强化学习机制：Agent-S负责最优分区选择，Agent-R优化检索记忆。实验显示，在文本摘要、机器翻译和对话生成任务中，M-RAG平均性能提升10.3%，ROUGE-1达48.13。该框架支持细粒度检索、隐私保护和分布式处理，但存在训练开销较大等局限。未来将探索动

论文《OMNIEAR: BENCHMARKING AGENT REASONING IN EMBODIED TASKS》提出首个评估具身智能体物理推理能力的基准。针对现有基准在连续物理属性建模、动态工具获取和隐式协作识别方面的不足，该研究构建了包含1,500个场景的三层次评估体系，涵盖单代理基础指令到多代理复合协作任务。实验发现：大模型在隐式推理任务中性能骤降29%，72B参数后出现性能饱和；多代理

选择多智能体框架就像为项目挑选合适的“团队协作模式”。​​AutoGen​​ 像是一个​​专业的软件开发团队​​，擅长编码和自动化。​​ 像是一位​​强大的架构师​​，能设计和管理极其复杂的工作流。​​CrewAI​​ 像一个​​高效的轻量级任务小组​​，追求快速响应和简单配置。​​MetaGPT​​ 则是一个​​虚拟的软件公司​​，能模拟从产品到测试的完整流程。希望这些信息能帮助你做出更好的选择

优秀多智能体协同框架应具备八大核心特征：模块化分工、高效通信机制、协同控制流、知识共享系统、冲突解决机制、自我改进能力、人机协同接口和可观测性设计。理想框架应像专业团队一样运作，支持动态角色分配（如产品经理、开发、测试等智能体），采用标准化通信协议，并具备状态同步和记忆管理能力。关键评估维度包括协同效率、方案质量、系统鲁棒性和可扩展性。不同框架各有侧重：AutoGen适合商业应用，CAMEL擅长复

《Multi-HeadRAG：基于多头注意力的大模型多维度检索增强生成方法》提出创新性解决方案，突破传统RAG在复杂查询中的性能瓶颈。研究揭示传统方法因单向量表征导致多维度语义丢失（如跨领域查询召回率不足40%），而MRAG通过提取Transformer多头注意力输出，零成本生成多组嵌入向量，分别捕获不同语义维度。实验表明，该方法在合成/工业数据集上实现20%召回率提升，且保持存储效率（总维度不变

《MRAMG-Bench：多模态检索增强生成综合基准》解析 该论文创新性地提出了多模态检索增强多模态生成(MRAMG)任务，突破传统RAG仅输出文本的局限，要求系统生成图文交织的答案。研究团队构建了包含4,800QA对的跨领域评测基准MRAMG-Bench，涵盖网页、学术、生活三大场景，首创支持动态图像插入位置评估的体系。实验对比11个模型发现：GPT-4o在LLM-Based方法中表现最优(平均

《HM-RAG：分层多智能体多模态检索增强生成》论文提出创新框架解决传统RAG系统的三大局限：模态割裂、信息损失和实时性不足。该架构通过分解代理、多源检索代理（文本/图谱/网络）和决策代理的三级协作，实现跨模态知识融合。实验表明，在ScienceQA和CrisisMMD基准上准确率提升12.95%，参数量7B即超越72B模型。关键技术包括模块化设计、多模态残差学习和专家引导精炼，在医疗、工业、金融