深度解密：Anthropic多智能体系统背后的 原理及提示词工程（建议收藏）
深度解密：Anthropic多智能体系统背后的 原理及提示词工程（建议收藏）Anthropic 前两天发了一篇文章，重点讨论了他们是如何通过多智能体系统来构建 claude 的“深度研究功能”。
来自主题: AI技术研报
14111 点击 2025-06-17 10:46
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Anthropic 前两天发了一篇文章，重点讨论了他们是如何通过多智能体系统来构建 claude 的“深度研究功能”。
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AI迈入经验时代，2025 年 6 月 6 日，第七届北京智源大会在北京正式开幕，强化学习奠基人、2025年图灵奖得主、加拿大计算机科学家Richard S. Sutton以“欢迎来到经验时代”为题发表主旨演讲
上周六，我受邀参加了由 TGO 鲲鹏会 举办的全球科技领导力大会（GTLC），回到了熟悉的深圳，做了一场题为《MCP 的发展与未来》的分享。
我们常把LangGraph、RAG、memory、evals等工具比作乐高积木，经验丰富的人知道如何搭配使用，就能迅速解决问题
思维链（Chain of Thought, CoT）推理方法已被证明能够显著提升大语言模型（LLMs）在复杂任务中的表现。而在多模态大语言模型（MLLMs）中，CoT 同样展现出了巨大潜力。
近年来，链式推理和强化学习已经被广泛应用于大语言模型，让大语言模型的推理能力得到了显著提升。
您有没有发现一个奇怪的现象：同样是Vibe coding，有些人轻松拿到完整的Flask应用，有些人却只得到几行if-else语句？剑桥大学计算机科学与技术系的研究者们最近发布了一项研究，用科学的方法证实了我们的直觉——AI确实会"看人下菜碟"。
当前，Agentic RAG（Retrieval-Augmented Generation）正逐步成为大型语言模型访问外部知识的关键路径。但在真实实践中，搜索智能体的强化学习训练并未展现出预期的稳定优势。一方面，部分方法优化的目标与真实下游需求存在偏离，另一方面，搜索器与生成器间的耦合也影响了泛化与部署效率。