研究团队推出多模态AI智能体，性能超越Claude等现有系统

目前，研究人员已经继续在前一阶段研究的基础上推进 InfantAgent-Next 的实际应用性和研究价值。他们计划通过优化整体流程、减少对外部API的依赖与成本、以及增强各子模块模型能力来进一步提升该智能体的表现。 优化整体流程方面，当前系统中仍存在部分调用流程复杂、响应速度较慢的问题。研究团队计划改进Agent的任务调度、模块协作和执行机制，提升处理效率，使Agent能够在更快速地完成任务的同时保持高水准的表现。例如，通过引入更高效的搜索算法、动态调整子任务优先级等方法来减少流程中的延迟。 降低外部API的依赖与成本方面，当前系统在多模态理解与推理方面仍需依赖一些高质量的商用API，这不仅增加了成本，也影响了系统的稳定性和持续性。为了克服这一点，研究团队正在探索更多开源和自研方案，提高各个子模块模型的能力，从而减少对外部API的依赖。这不仅有助于降低系统的运行成本，还能提升其控制性和可持久性。 增强各子模块模型的能力方面，无论是在视觉理解、语音解析还是多轮对话中，相关模型的精度和稳定性都会直接影响Agent的表现。研究团队将持续跟踪最新的研究成果并训练子模块模型，不断迭代其选择与功能。通过这种方式，确保各个子模块能够跟上领域内最前沿的发展。 保持开放，服务社区方面，研究团队将保持InfantAgent-Next 的开源更新，包括代码、评估脚本和工具链等方面，欢迎社区开发者、研究人员或对AI Agent感兴趣的同学基于研究团队的工作进行改进或扩展，以推动整个领域的创新发展。按照团队预计，在未来几次迭代中，开源版本的Agent很可能具备超越现有文献展示水平的能力，有望成为通用性更强、表现更出色的智能体。 研究团队负责人彭博表示：“我们不仅仅希望这个项目是一个‘能跑起来’的系统，而是希望它能在社区中发展成为能够促进多模态通用智能体研究与落地探索的基石。” 事实上，多模态通用智能体的研究具有非常重要的意义，因为它可以帮助机器更好地理解和适应人类复杂多样的交流方式，极大地拓宽了人工智能的应用场景。InfantAgent-Next 的出现不仅代表了一个技术上的突破，更为学术界和工业界提供了一个全新的研究与开发平台。 参考资料包括： 1. arXiv论文链接：https://arxiv.org/pdf/2505.10887 业内专家认为，InfantAgent-Next 项目展示了巨大的潜力，尤其是在降低对外部服务依赖的同时，保持甚至提升了智能代理的能力。该项目背后的团队来自国内外多个知名机构，拥有丰富的科研经验和深厚的技术积累，为项目的顺利进行奠定了坚实的基础。随着版本的不断迭代和完善，InfantAgent-Next 很有可能成为下一代智能代理技术的标准之一。