Google Research 推出了 Harness²,一个用于递归智能体优化的即插即用框架。该框架在不修改模型权重的前提下,通过任务级和知识蕴含级两层递归机制优化智能体系统。框架支持优化的可编辑组件包括系统提示词、防护栏、记忆、工具指导、子智能体、技能、脚本和插件共八个方面。
EverMind AI 推出了 Raven,一个专为递归自我改进而构建的多智能体编排框架。该系统采用主控智能体架构,集成了四个专用智能体:Raven-Research 负责研究、Raven-Code 负责编码、Raven-Design 负责设计,以及 Raven-Oncall 用于自动化工作流。框架内部采用模块化设计…
研究人员利用Scikit-decide框架结合OpenAP飞机性能模型和NOAA风数据开发了航班路径优化方案,通过计算最优飞行轨迹来降低燃油成本。该框架经过6年开发周期,集成了强化学习、自动规划和调度等多项功能。