KIAgenten

Microsoft veröffentlicht Agent Lightning: Ein neues KI-Framework, das das auf Reinforcement Studying (RL) basierende Coaching von LLMs für jeden KI-Agenten ermöglicht

Wie wandeln Sie echte Agentenverfolgungen in Reinforcement Studying RL-Übergänge um, um Richtlinien-LLMs zu verbessern, ohne Ihren bestehenden Agentenstapel zu ändern? Veröffentlichungen des Microsoft AI-Groups Agent Lightning zur Optimierung von Multiagentensystemen.…

Qualifire AI Open-Sources Rogue: Ein Finish-to-Finish-Framework für Agenten-KI-Checks, das zur Bewertung der Leistung, Compliance und Zuverlässigkeit von KI-Agenten entwickelt wurde

Agentensysteme sind stochastisch, kontextabhängig und richtliniengebunden. Herkömmliche Qualitätssicherung – Unit-Checks, statische Eingabeaufforderungen oder skalare „LLM-as-a-Decide“-Bewertungen – deckt Multi-Flip-Schwachstellen nicht auf und liefert schwache Prüfpfade. Entwicklerteams benötigen protokollgenaue Gespräche, explizite Richtlinienprüfungen…

Sentient AI veröffentlicht ROMA: Ein Open-Supply- und AGI-fokussiertes Meta-Agent-Framework zum Aufbau von KI-Agenten mit hierarchischer Aufgabenausführung

Empfindungsfähige KI hat veröffentlicht ROMA (Rekursiver offener Meta-Agent)ein Open-Supply-Meta-Agent-Framework zum Aufbau leistungsstarker Multi-Agent-Systeme. ROMA strukturiert Agenten-Workflows als hierarchischer, rekursiver Aufgabenbaum: Übergeordnete Knoten unterteilen ein komplexes Ziel Teilaufgabengeben Sie sie an…