日更，解读AI前沿技术热点Paper

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具有记忆（Memory）功能的AI智能体（Agent）能够保留上下文，识别随时间变化的模式，并根据过去的互动进行适应：Short-term memory、Long-term memory。短期记忆短期记忆（STM）使智能体能够记住最近的输入，以便进行即时决策。这种类型的记忆在对话式AI中非常有用，因为需要在多次交流中保持上下文。例如，一个能够记住会话中先前消息的聊天机器人可以提供连贯的回应，而不是

AI Agents、Agentic AI、Agentic 架构、Agentic 工作流，Agents 无处不在。但它们究竟是什么？它们真的能做些什么吗？新技术带来了混乱的术语、不切实际的期望以及自封的在线专家。将穿透围绕 AI Agents 的噪音和炒作，解释并阐述 Agentic AI 的一个关键要素： Agentic 工作流（Workflows） 。Agents 本身几乎无法完成什么任务。它们

LLM优化技术在许多通用任务中提升了模型性能，但缺乏针对 AI Agents 关键功能（如 长期规划、动态环境交互和复杂决策 ）的专门优化。为此，华东师大等提供了对 LLM的AI Agents优化 方法的全面回顾，将其分为 参数驱动 和 非参数驱动 。15类AI Agents优化方法。参数驱动优化 ：涵盖基于微调的优化、基于强化学习的优化以及混合策略，非参数驱动策略 ：提示工程和外部知识检索。一、

工作流（Workflows）是为实现特定任务或目标而设计的一系列相互关联的步骤。最简单类型的工作流是确定性的，这意味着它们遵循预定义的步骤序列，并且无法适应新信息或变化的条件。有些工作流利用了 LLM 或其他机器学习模型或技术。这些通常被称为 AI 工作流，可以是 Agentic 或非 Agentic 的。在一个非 Agentic 的工作流中，LLM 通过指令提示生成输出。Agentic 工作流是

几乎就在同一天，两个国内著名大模型厂商DeepSeek与阿里通义千问组团开源了模型：DeepSeek-V3-0324（ 更美观的网页和游戏前端 ），Qwen2.5-VL-32B-Instruct（ 以小博大 ）：Qwen2.5-vl-32B模型72B 对 VLM 来说太大？7B 不够强！那么可以使用32B 模型响应更符合人类偏好：调整输出样式以提供更详细、格式更好的答案，使其更符合人类偏好。数学推

多模态链式思考（MCoT） 推理最近受到了广泛关注，但面对图像、视频、语音、音频、3D等不同模态中数据仍面临独特挑战。通往AGI：CoT->MCoT->R1-Omni（R1/o1）新加坡国立大学&香港中文大学等提供了 第一份关于MCoT推理的系统性综述 ，阐明了相关的基础概念和定义，提出了一个全面的分类体系，并从不同角度深入分析了当前的各种方法。约100种多模态链式思考（MCoT）推理的发展时间线

40张图，拆解10余种 LLM Agents全栈技术：主要组件、Multi-Agent框架、以及MCP

“智能体”可以有多种定义，可以将其定义为完全自主的系统，这些系统能够在较长时间内独立运行，使用各种工具来完成复杂的任务；也可以用它来描述遵循预定义工作流程的更为规范的实现方式。所有这些变体都可归类为智能体系统，但这其中重要的架构区分是：工作流（workflow）是通过预定义的代码路径来协调 LLM（大型语言模型）和工具的系统。智能体（Agent）则是 LLM 动态指导自身流程和工具使用的系统，它们