AIEvo是蚂蚁集团开源的多智能体协作框架，依托蚂蚁在大规模线上告警诊断与专家经验平台化领域的深厚技术积淀，针对复杂任务的自动化处理与智能决策支持而生。其发展路径紧密围绕智能体协作效率与应用场景适配性展开，形成了一套完整的技术演进体系。

多模态知识推理——连接感知与认知的桥梁。从单一模态的“感知”到多模态的“认知”，多模态知识推理实现了人工智能的一次关键跨越。它不仅是技术层面的融合，更是对人类“综合多种信息思考决策”这一认知模式的模拟。未来，随着模态融合技术的深化、知识图谱的完善、推理逻辑的鲁棒化，多模态知识推理将在医疗、交通、教育等领域发挥更大价值，推动人工智能从“工具”升级为“伙伴”，真正服务于人类的复杂需求。

多模态知识推理——连接感知与认知的桥梁。从单一模态的“感知”到多模态的“认知”，多模态知识推理实现了人工智能的一次关键跨越。它不仅是技术层面的融合，更是对人类“综合多种信息思考决策”这一认知模式的模拟。未来，随着模态融合技术的深化、知识图谱的完善、推理逻辑的鲁棒化，多模态知识推理将在医疗、交通、教育等领域发挥更大价值，推动人工智能从“工具”升级为“伙伴”，真正服务于人类的复杂需求。

知识推理是人工智能（AI）领域的核心任务之一，旨在利用已有的知识（如事实、规则、关系）推导出新的、隐含的知识，从而实现机器对复杂世界的理解与决策。从早期的专家系统到现代的智能问答，知识推理始终是实现机器“认知智能”的关键支撑——它不仅需要机器“记住”知识，更需要机器“理解”知识间的关联并进行逻辑推演。传统知识推理方法主要依赖符号逻辑（如一阶谓词逻辑、描述逻辑）和概率模型（如贝叶斯网络、马尔可夫逻辑

知识推理是人工智能（AI）领域的核心任务之一，旨在利用已有的知识（如事实、规则、关系）推导出新的、隐含的知识，从而实现机器对复杂世界的理解与决策。从早期的专家系统到现代的智能问答，知识推理始终是实现机器“认知智能”的关键支撑——它不仅需要机器“记住”知识，更需要机器“理解”知识间的关联并进行逻辑推演。传统知识推理方法主要依赖符号逻辑（如一阶谓词逻辑、描述逻辑）和概率模型（如贝叶斯网络、马尔可夫逻辑

知识推理是人工智能（AI）领域的核心任务之一，旨在利用已有的知识（如事实、规则、关系）推导出新的、隐含的知识，从而实现机器对复杂世界的理解与决策。从早期的专家系统到现代的智能问答，知识推理始终是实现机器“认知智能”的关键支撑——它不仅需要机器“记住”知识，更需要机器“理解”知识间的关联并进行逻辑推演。传统知识推理方法主要依赖符号逻辑（如一阶谓词逻辑、描述逻辑）和概率模型（如贝叶斯网络、马尔可夫逻辑

基于统计学习的知识推理，是 AI 领域应对 “复杂数据、动态场景、不确定性” 的核心技术 —— 它以数据为基础，以模型为工具，以概率为语言，实现了 “从经验驱动到数据驱动” 的推理范式变革。尽管存在 “黑箱问题”“数据依赖” 等挑战，但通过与符号推理融合、发展小样本学习、推进可解释 AI，其局限性正逐步被突破。

在人工智能（AI）的知识推理领域，基于规则的知识推理（Rule-Based Reasoning，简称RBR）是最早被广泛应用且至今仍具重要价值的推理范式之一。它源于的思想，通过将领域专家的经验与知识转化为明确的“条件-动作”规则，结合当前已知事实，由推理引擎推导得出结论。相较于依赖数据驱动的机器学习方法，RBR的核心优势在于，尤其适用于对“因果关系明确性”和“决策可解释性”要求较高的场景，如医疗诊

在人工智能（AI）的知识推理领域，基于规则的知识推理（Rule-Based Reasoning，简称RBR）是最早被广泛应用且至今仍具重要价值的推理范式之一。它源于的思想，通过将领域专家的经验与知识转化为明确的“条件-动作”规则，结合当前已知事实，由推理引擎推导得出结论。相较于依赖数据驱动的机器学习方法，RBR的核心优势在于，尤其适用于对“因果关系明确性”和“决策可解释性”要求较高的场景，如医疗诊

在人工智能（AI）的知识推理领域，基于规则的知识推理（Rule-Based Reasoning，简称RBR）是最早被广泛应用且至今仍具重要价值的推理范式之一。它源于的思想，通过将领域专家的经验与知识转化为明确的“条件-动作”规则，结合当前已知事实，由推理引擎推导得出结论。相较于依赖数据驱动的机器学习方法，RBR的核心优势在于，尤其适用于对“因果关系明确性”和“决策可解释性”要求较高的场景，如医疗诊