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蚂蚁发布 ASearcher,面向搜索 Agent 的强化学习开源项目

蚂蚁 AReaL 团队近日发布“ASearcher”,这是一个 Agentic RL(reinforcement learning,强化学习)方面的开源项目,可大规模异步 RL 解锁 Agent 长程工具使用能力,使开发者能够轻松且经济高效地构建自己的高性能搜索 Agent。 项目地址:https://github.com/inclusionAI/ASearcher 论文:https://arxiv.org/abs/2508.07976 据介绍,ASearcher 专为大规模在线强化学习(RL)训练搜索 Agent 而设计,使命是推进搜索 Agent 达到专家级性能。 ASearcher 主要有两项核心贡献: 1. 使用完全异步 RL 训练(Fully Async RL)在训练高效的同时让 agent 学会长程工具使用(Long-Horizon Tool Use)。训练过程中,基于 QwQ-32B 的 agent 能够自然地学会更多的工具使用轮次和更多输出 token,在 200 步之后学会高达 40 轮次的 tool use,并且生成 token 达到了 150k+。 2. 开源了一...

从“单兵”到“团队”:用LangGraph构建你的第一个多智能体(Multi-Agent)系统

所有完整内容,首发于公众号『技术老金』及个人博客,欢迎关注交流 老金导读: 你是否发现,为了让AI完成一个复杂任务,你的提示词(Prompt)正变得越来越长、越来越臃肿?你试图将一个研究员、一个程序员、一个测试员的职责,全部塞给同一个AI,期望它成为一个"全能超人"。 但结果往往是:AI"精神错乱",输出质量忽高忽低,成本飙升,且一旦出错,调试如同噩梦。 这条路走不通。 专业的玩家,会像一个真正的架构师一样思考:我们需要的不是一个"超级个体",而是一支"精英团队"。 这,就是"多智能体(Multi-Agent)系统"的魅力。本文将手把手带你,用当今最强大的流程编排工具LangGraph,构建一个由"研究员-写手-评审员"组成的内容创作AI团队。你将掌握让AI互相协作、审查、甚至循环修改工作的核心技术。 这篇文章是独立的、端到端的实战教程。 如果你对LangGraph还完全陌生,可以先阅读我们的《LangGraph入门与避坑指南》作为预习,那会让你更容易上手。 一、为什么需要"AI团队",而不是一个"全能AI"? 我们很容易陷入一个误区:期望用一个"超级提示词"让一个AI模型解决所有问题...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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