综述：探索基于大型语言模型的智能体：定义、方法与前景 - 飞书文档
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从大模型到多智能体：关键差异与适用范围 - 飞书文档
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实战示例中的多智能体协作效果 - 飞书文档
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Agent AI：多模态+智能体，跨模态交互综述Part 2 - 飞书文档
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SKT对AI助手进行多智能体改造 - 飞书文档
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多模态智能体的'CuisineWorld'数据集- Agent AI - 飞书文档
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AI 智能体平台参考架构的深度解析 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/VMZDwNbQeiBjp6kMrVUcGiVhnjf... 体系，确保数据的准确性、完整性和一致性。同时，数据的隐私和安全也是不容忽视的问题，需要采取相应的措施进行保护。 模型训练是AI 智能体平台的核心环节之一。该架构 ...
Agent AI：多模态与智能体的融合探索 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/ZinwwBSLpi7vmTk0DxDcDRVynRg/a1... 智能体AI系统的包容性和公平性。减轻偏见的努力：. ○多样且包容的训练数据：我们 ... 算法对公平性和透明性的影响。在进行推理时，特别是关于敏感话题的推理时 ...
Optima框架怎样提高多智能体系统效率？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/CUuiwoUvQiX78ikVLJcci1f7nOe/afOptima 采用迭代生成、排名、选择和训练范式，奖励函数平衡任务性能、令牌效率和通信可读性。研究者探索了各种RL 算法，包括监督微调、直接偏好优化及其混合方法，深入了解了 ...
Pydantic的AI智能体开发平台如何促进不同模型和算法的融合创新
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