Google AI presenta un Agente de Lozanía Personal (PHA): un situación de múltiples agentes que permite interacciones personalizadas para encarar las micción de vitalidad individuales
https://arxiv.org/abs/2508.20148v1 ¿Qué es un agente de vitalidad personal? Los modelos de idiomas grandes (LLM) han demostrado un musculoso rendimiento en varios dominios como el razonamiento clínico, el apoyo a las decisiones y las aplicaciones de vitalidad del consumidor. Sin requisa, la mayoría de las plataformas existentes están diseñadas como herramientas de un solo propósito, como […]
Construyendo un ámbito de IA conversacional de múltiples agentes con Microsoft Autogen y Gemini API
class GeminiAutoGenFramework: «»» Complete AutoGen framework using free Gemini API Supports multi-agent conversations, code execution, and retrieval «»» def __init__(self, gemini_api_key: str): «»»Initialize with Gemini API key»»» self.gemini_api_key = gemini_api_key self.setup_gemini_config() self.agents: Dict(str, autogen.Agent) = {} self.group_chats: Dict(str, GroupChat) = {} def setup_gemini_config(self): «»»Configure Gemini for AutoGen»»» os.environ(«GOOGLE_API_KEY») = self.gemini_api_key self.llm_config = { «config_list»: ( […]
Los investigadores de Baidu proponen el canon de búsqueda de IA: un situación de múltiples agentes para la recuperación de información más inteligente
La penuria de motores de búsqueda cognitivos y adaptativos Los sistemas de búsqueda modernos están evolucionando rápidamente a medida que crece la demanda de recuperación de información adaptativa y consciente de contexto. Con el aumento del grosor y la complejidad de las consultas de los usuarios, particularmente aquellas que requieren razonamiento en capas, los sistemas […]
Cómo conectarse a múltiples fuentes de datos en Power BI
Tiene Power BI en su sistema y se pregunta: «¿Puedo obtener datos de más de una fuente?» ¿Como tal vez seis fuentes diferentes, o algunos archivos de Excel, con una saco de datos SQL o incluso extraer algunos tipos de cambio en vivo de la web? Déjame reponer eso en breve, sí, puedes. Y es […]
Desde hacer clic hasta el razonamiento: Webchorearena Benchmark desafía a los agentes con tareas de memoria y múltiples páginas
Los agentes de automatización web se han convertido en un enfoque creciente en la inteligencia sintético, particularmente conveniente a su capacidad para ejecutar acciones similares a los humanos en entornos digitales. Estos agentes interactúan con sitios web a través de interfaces gráficas de usufructuario (GUI), imitando comportamientos humanos como hacer clic, escribir y navegar en […]
Empoderar aplicaciones de múltiples agentes con el protocolo Open Agent2Agent (A2A)
Durante el año pasado, hemos gastado que los agentes de IA evolucionan de herramientas experimentales a componentes esenciales de los sistemas empresariales. Desde bots simples rápidos y de respuesta hasta agentes que actúan de guisa autónoma en su nombre, este turno marca una nueva era de diseño de software donde la inteligencia ya no está […]
Conoce a Langgraph Multi-Agent Swarm: una biblioteca de Python para crear sistemas de múltiples agentes de estilo enjambre utilizando Langgraph
Enjambre de múltiples agentes Langgraph es una biblioteca de Python diseñada para orquestar múltiples agentes de IA como un «enjambre» cohesivo. Se podio en Langgraph, un ámbito para construir flujos de trabajo de agentes robustos y con estado, para permitir una forma especializada de inmueble de múltiples agentes. En un enjambre, los agentes con diferentes […]
Una implementación de codificación para atención encubierto de múltiples cabezas múltiples y segmentación de expertos de brizna fino
En este tutorial, exploramos una novelística estudios profundo Enfoque que combina atención encubierto de múltiples cabezas con segmentación de expertos de brizna fino. Al rendir el poder de la atención encubierto, el maniquí aprende un conjunto de características expertas refinadas que capturan el contexto de parada nivel y los detalles espaciales, lo que en última […]
Meta AI propone atención múltiple (MTA): un nuevo método de atención que permite a los LLM habilitar sus pesos de atención en múltiples consultas y vectores secreto
Los modelos de verbo conspicuo (LLM) se benefician significativamente de los mecanismos de atención, lo que permite la recuperación efectiva de la información contextual. Sin secuestro, los métodos de atención tradicionales dependen principalmente de la atención de un solo token, donde cada peso de atención se calcula a partir de un solo par de consultas […]
Sistema de múltiples agentes para la detección de errores de código instintivo
¿Puede la IA detectar y corregir errores de codificación simplemente analizando una captura de pantalla? Con un sistema de múltiples agentes para la detección de errores de código instintivo, la respuesta es sí. Este enfoque renovador utiliza inteligencia químico y razonamiento para identificar errores de codificación de imágenes, proponer soluciones precisas y explicar la razonamiento […]