Agent 核心系统形态

这类是 Agent 入门时首先要理解的核心概念，直接决定系统的协作模式与应用场景。

单智能体

独立完成任务的单一智能体系统，聚焦 “个体决策、自主执行”，比如个人助理、单机器人控制。

ATA: Adaptive Transformation Agent for Text-Guided Subject-Position Variable Background Inpainting

方法：论文提出自适应变换单智能体（AᵀA），以Hunyuan-DiT为基础，通过含反向排列PosAgent块的RDT模块预测位移、调整主体位置，加位置切换嵌入支持“自适应/固定”模式，经混合训练后，在文本引导的背景补全任务（可变/固定主体位置）中表现优异。

创新点：

• 提出“文本引导主体位置可变背景补全”新任务，可自适应调整主体位置以匹配背景。

• 设计含反向位移变换（RDT）模块的AᵀA单智能体，借反向排列的PosAgent块优化主体位置、缓解变形。

• 为AᵀA加位置切换嵌入，支持“自适应/固定”位置切换，搭配混合训练适配两种补全场景。

多智能体

由多个智能体组成的协同系统，聚焦 “群体协作、冲突解决”，如自动驾驶车队、医疗多模态诊断团队。

V-Stylist: Video Stylization via Collaboration and Reflection of MLLM Agents

方法：论文提出V-Stylist多智能体系统做文本引导视频风格化：Video Parser拆视频、生提示，Style Parser搜匹配风格模型，Style Artist多轮反思调细节；三智能体协同解决核心痛点，还建TVSBench基准，性能超现有方法。

创新点：

• 提出V-Stylist多智能体系统，用Video Parser、Style Parser、Style Artist分别解决视频过渡、风格匹配、细节控制问题。

• 给各智能体配特色机制：Video Parser拆视频生提示，Style Parser树状搜索匹配风格，Style Artist多轮反思调参数。

• 构建TVSBench评测基准，含50个视频和17种风格，填补复杂视频风格化的评估空白。

Agent 技术基础与融合创新

这类是实现 Agent 的 “技术底座” 与 “创新方向”，覆盖从 “怎么建、怎么用、怎么评” 到 “技术交叉创新” 的全流程，是论文选题的核心方向。

大模型智能体

以大模型为核心的 Agent 技术体系，包含 “构建、应用、评估” 全链路，是当前主流技术基础。

SWEET-RL:Training Multi-Turn LLM Agents on Collaborative Reasoning Tasks

方法：论文为提升大模型智能体多轮协作能力，建了ColBench基准（含编程、设计场景），提了SWEET-RL算法——让智能体借训练时额外信息练优势函数、再优化策略，解决传统RL问题，使Llama-3.1-8B性能升6%，比肩GPT-4o。

创新点：

• 建ColBench基准，覆盖编程、设计真实协作场景，用LLM模拟交互并低成本评估，补全现有基准空白。

• 提SWEET-RL算法，让大模型智能体借训练时参考信息，练回合级优势函数，解决传统价值函数泛化差问题。

• 设计两阶段训练流程，用优势函数当奖励模型、DPO优化策略，提升大模型智能体性能，比肩GPT-4o。

Graph+AI Agents

将 “图技术” 与 Agent 融合的创新范式，聚焦 “提升推理效率、优化记忆管理、增强多体协同”。

AFLOW: AUTOMATING AGENTIC WORKFLOW GENERATION

方法：论文提 AFLOW 框架，帮大模型智能体自动生成工作流：把工作流做成代码化搜索空间，用蒙特卡洛树搜索 + 预定义算子探索，大模型负责修改扩展工作流，结合执行反馈优化。它在 6 个数据集上超现有方法 5.7%，还能让小模型以 GPT-4o 4.55% 成本在特定任务上赶超。

创新点：

• 把大模型智能体工作流优化变成代码化搜索问题，用节点和逻辑边建模，不用人工设计。

• 提出 AFLOW 框架，靠蒙特卡洛树搜索+预定义算子，结合大模型扩展、反馈优化工作流。

• 让小模型以GPT-4o 4.55%成本在特定任务赶超它，且在 6 个基准数据集上平均优于现有方法 5.7%，平衡性能与成本。

如何学习AGI大模型？

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一、2025最新大模型学习路线

一个明确的学习路线可以帮助新人了解从哪里开始，按照什么顺序学习，以及需要掌握哪些知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛，没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫，不知道应该专注于哪些内容。

我们把学习路线分成L1到L4四个阶段，一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。

L1级别:AI大模型时代的华丽登场

L1阶段：我们会去了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析；学习理解大模型的核心原理，关键技术，以及大模型应用场景；通过理论原理结合多个项目实战，从提示工程基础到提示工程进阶，掌握Prompt提示工程。

L2级别：AI大模型RAG应用开发工程

L2阶段是我们的AI大模型RAG应用开发工程，我们会去学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3级别：大模型Agent应用架构进阶实践

L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，我们会去学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造我们自己的Agent智能体；同时还可以学习到包括Coze、Dify在内的可视化工具的使用。

L4级别：大模型微调与私有化部署

L4阶段：大模型的微调和私有化部署，我们会更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调；并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。

整个大模型学习路线L1主要是对大模型的理论基础、生态以及提示词他的一个学习掌握；而L3 L4更多的是通过项目实战来掌握大模型的应用开发，针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程，和配套的学习资料。

二、大模型经典PDF书籍

书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的，我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档，它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。（书籍含电子版PDF）

三、大模型视频教程

对于很多自学或者没有基础的同学来说，书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解，因此，我们提供了丰富的大模型视频教程，以动态、形象的方式展示技术概念，帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。

四、大模型项目实战

学以致用 ，当你的理论知识积累到一定程度，就需要通过项目实战，在实际操作中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。

五、大模型面试题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。

在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我们将提供精心整理的大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

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