Me enfocaré en aprendizaje profundo de agentes RL memoria multiagente

Deberíamos charlar y necesitamos diseñar e innovar en desarrollo de agentes / agentes inteligentes, incluyendo flujos de trabajo totalmente automatizados en escenarios como

 edición de video, extracción de texto, extracción de subtítulos, AIGC, generación de imágenes y otros procesos de múltiples pasos;

 construir pipelines de automatización de extremo a extremo con control y revisión de calidad humana para reducir costos y mejorar la eficiencia;

 crear agentes multimodales unificados que se especialicen en integrar e invocar herramientas como búsqueda, navegadores,

 terminales, análisis de imágenes y creación de imágenes; desarrollar agentes de pensamiento profundo capaces de planificación y análisis a largo y corto plazo, incluyendo MCP, habilidades, memoria, ingeniería de contexto y más. Después de ejecutar flujos de trabajo de automatización de agentes simples y subagentes, las direcciones de innovación incluyen:

 1. Diseño y ajuste de estrategias algorítmicas para sistemas multiagente, incluyendo módulos centrales como mecanismos de colaboración entre agentes, estrategias de asignación de tareas, resolución de conflictos y agregación de resultados.

 2. Optimización de cadenas de planificación, razonamiento y toma de decisiones en arquitecturas multiagente para mejorar el rendimiento general