Mi concentrerò su agente RL deep learning multi agent memory

Dobbiamo parlare e abbiamo bisogno di sviluppo, progettazione e innovazione di agent / agent intelligenti, inclusi flussi di lavoro completamente automatizzati attraverso scenari come

 come editing video, estrazione di testo, estrazione di sottotitoli, AIGC, generazione di immagini e altri processi multi-step;

 costruire pipeline di automazione end-to-end con controllo e revisione umana per ridurre i costi e migliorare l'efficienza;

 costruire agent multimodali unificati specializzati nell'integrare e invocare strumenti come ricerca, browser,

 terminali, analisi delle immagini e creazione di immagini; sviluppare agent di deep-thinking capaci di pianificazione e analisi a lungo e breve termine, inclusi MCP, Skills, memoria, ingegneria del contesto e altro. Dopo aver eseguito workflow di automazione sia con singoli agent che con subagent, le direzioni di innovazione includono quanto segue:

 1. Progettazione e ottimizzazione di strategie algoritmiche per sistemi multi-agent, inclusi moduli core come meccanismi di collaborazione inter-agent, strategie di assegnazione dei compiti, risoluzione dei conflitti e aggregazione dei risultati.

 2. Ottimizzazione di pianificazione, ragionamento e catene decisionali nelle architetture multi-agent per migliorare l'efficienza complessiva