AGENT SYSTEMS RESEARCH

Agent 研究实验室

探索 AI Agent 如何完成真实任务

AgentLab 是一个关注 AI 智能体的独立研究空间。我们从具体任务出发,用小型原型和可复现的评测,探索怎样让智能体更可靠地工作。

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研究方向

从一次工具调用,到一条可追踪、可验证的任务流程。

01 / PLANNING

任务规划与工具调用

探索如何把复杂目标拆成可执行的步骤,按需调用工具,并在工具报错或结果偏离预期时调整计划。

02 / CONTEXT

上下文与记忆

研究长任务中哪些信息值得保留、何时检索,以及如何让智能体在多轮交互中延续先前的决策。

03 / EVALUATION

评测与可靠性

用可复现的任务案例衡量完成率、耗时与成本,再沿着执行记录定位失败发生在哪一步。

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欢迎交流 Agent 原型、评测案例和实际使用中遇到的问题。