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Tag: #agentic-workflows79 results

AstraZeneca 的代理式研究助理擴展研發工作

AstraZeneca 發表 Research Assistant，這是一套內部 LLM 系統，協助科學家與臨床醫師從多元的內外部資料來源探索生物醫學問題。系統結合快速問答與多步驟研究工作流程，並以附帶來源連結的證據作為回答依據。

ArXiv AIResearch•Aug 14#biomedical-ai#agentic-workflows#enterprise-ai

Gemini 3.7 Flash API 價格砍半，主攻程式開發與代理

Google 推出 Gemini 3.7 Flash，定位為更強大的工作型模型，主攻程式開發、代理工作流程與知識工作。在 2026 年底前，其 API 每百萬輸入 token 收費 0.75 美元、輸出 token 收費 3.75 美元，2027 年起價格將翻倍。

VentureBeatMedia•Aug 13#api-pricing#coding-agents#agentic-workflows

Meta 的本地 AI 模型重新定義企業成本

Meta 推出 Muse Glimmer，這是一款針對在單一 PC 或 Mac GPU 上執行全天候本地代理工作流程而最佳化的 300 億參數模型。其最低 24GB VRAM 的需求可能降低企業對雲端的依賴，但也讓硬體供應、擴展能力與整體投資報酬率更難評估。

ComputerworldMedia•Aug 11#local-inference#agentic-workflows#gpu-memory

BrainBench 測試 LLM 的全面 EEG 分析能力

BrainBench 是一套統一基準，用於評估大型語言模型是否能遵循指令、分析 EEG 與生理訊號，並產出具科學依據的報告。它涵蓋四個評估領域與 17 個資料集，並透過 CodeAct 和 BrainAgent 進行超過 100,000 次模型執行評測。

ArXiv AIResearch•Aug 6#eeg-analysis#neuroscience#model-evaluation

自主代理系統自我優化研究綜述

本綜述探討了透過經驗在極少人工干預下提升能力的自主代理演進。文中提供了一個系統級框架，用於理解代理如何更新其模型參數與運作架構。

ArXiv AIResearch•Jul 16#autonomous-agents#self-improvement#agentic-workflows

透過原生案例管理擴展代理工作流程

Amazon Quick Automate 引入了原生案例管理功能，以處理複雜的代理工作流程。它支援生命週期追蹤、人機協作 (HITL) 整合以及企業流程的動態擴展。

AWS Machine Learning BlogOfficial•Jul 10#agentic-workflows#automation#enterprise-ai

Agent Harnesses 提升 ARC-AGI-1 抽象推理能力

研究人員開發了 Explorer-Definer 管道與 Reflective Orchestrator，利用 DeepSeek V3.2 提升 ARC-AGI-1 的表現。此方法在無需針對基準測試進行訓練或大量測試時運算的情況下，顯著提升了抽象推理能力。

ArXiv AIResearch•Jul 9#agentic-workflows#abstract-reasoning#open-weights

Hugging Face 推出 Data for Agents 計畫

Hugging Face 推出了一項新計畫，專注於提供專門用於訓練和評估 AI 代理的高品質數據集。此舉旨在提升自主系統的推理能力與工具使用效能。

Hugging Face BlogOfficial•Jul 8#ai-agents#datasets#agentic-workflows

用於可靠 AI 客服代理的難度路由控制架構

這項研究提出了一種難度路由架構，可將複雜的客戶服務任務動態升級至更穩健的工作流程。透過將常規請求與需要深度審慎處理的請求分開，該架構提高了營運可靠性並減少了後端執行中的錯誤。

ArXiv AIResearch•Jul 3#agentic-workflows#reliability#customer-service