#agents — tin AI mới nhất

Cộng đồng LocalLLaMA giới thiệu Discover AI với 51 bài thực hành về cách AI hoạt động — Discover AI là một ứng dụng học tập chạy ngoại tuyến, cung cấp 51 bài thực hành giải thích cách các hệ thống AI hiện đại hoạt động, từ neuron và gradient descent đến attention, RAG, agent,…
Liquid AI ra mắt LFM2.5-24B-A2B cho agent chạy trên thiết bị — Liquid AI đã ra mắt LFM2.5-24B-A2B, mô hình suy luận được thiết kế để chạy các agent có khả năng dùng công cụ trên phần cứng của người dùng. Mô hình có 24 tỷ tham số nhưng chỉ sử dụng 2 tỷ tham số…
Agent-Reflex: Huấn luyện agent ngôn ngữ tự phản ánh và phục hồi khi thất bại — Agent-Reflex là một khung huấn luyện được thiết kế để giúp các agent dựa trên mô hình ngôn ngữ tự nhìn lại sai lầm, phục hồi sau thất bại và phản hồi trước các chỉnh sửa của người dùng trong những…
VideoJev: Mô hình hợp nhất cho hiểu và tương tác với video — VideoJev là một dòng mô hình được thiết kế để giúp các tác tử thị giác hiểu video và quyết định bước tiếp theo. Thay vì tạo câu trả lời từng từ, mô hình chấm điểm các khoảng thời gian và lựa chọn…
Microsoft: Copilot trong Excel giờ có thể chuẩn bị dữ liệu và tạo báo cáo tương tác từ workbook — Microsoft đang mở rộng Copilot trong Excel, từ chỗ trả lời câu hỏi về dữ liệu sang làm nhiều việc hơn xung quanh dữ liệu đó. Copilot có thể giúp chuẩn bị dữ liệu, học các quy trình lặp lại trong…
Qwen ra mắt QwenGyre - framework RL để huấn luyện AI agent cho các tác vụ phức tạp cực dài — Qwen giới thiệu QwenGyre, một framework học tăng cường đàn hồi dành cho huấn luyện agent trên các tác vụ có chân trời cực dài (XLong). Framework gồm Elastic Scheduler, tự động phân bổ lại GPU giữa…
CNCF hướng dẫn chạy kagent để tạo AI agent trên máy tính cá nhân — Antonio Berben của Solo.io và Felipe Vicens của Telefónica hướng dẫn chạy cục bộ một trình tạo AI agent bằng ngôn ngữ tự nhiên với kagent, dự án CNCF Sandbox biểu diễn agent dưới dạng tài nguyên…
RPG HD-2D bằng Three.js được xây dựng với Claude Code — Một nhà phát triển cho biết đã xây dựng một game RPG phong cách HD-2D bằng Three.js với Claude Code, chủ yếu từ một prompt ban đầu yêu cầu tạo game pixel-art 3D và điều phối các sub-agent với model…
Tôi đã làm một mod Minecraft miễn phí để Claude xây bất cứ thứ gì bạn mô tả — Một nhà phát triển đã phát hành mod Minecraft miễn phí cho phép người chơi nhấn phím K trong game và mô tả thứ họ muốn, chẳng hạn một lâu đài thời trung cổ có hào nước, rồi Claude sẽ xây trong thế…
fumingyang2004/Tulpa: Kết nối QQ / WeChat với các Agent desktop qua MCP — Tulpa là một repository trên GitHub dùng MCP (Model Context Protocol) để các AI agent trên máy tính có thể truy cập dữ liệu QQ và WeChat cục bộ và gọi các chức năng liên quan. Theo mô tả, agent cũng…
VoltAgent/official-mcp-servers: Danh mục tuyển chọn hơn 280 máy chủ MCP chính thức — VoltAgent/official-mcp-servers là một kho lưu trữ trên GitHub đóng vai trò danh mục tuyển chọn hơn 280 máy chủ MCP (Model Context Protocol) chính thức, do chính các công ty đứng sau sản phẩm phát…
amontlabs/lcu: Codex computer use tách rời khỏi ứng dụng, dùng được trong mọi harness — amontlabs/lcu là một repository tách khả năng computer use của Codex ra khỏi ứng dụng Codex, để có thể dùng trong bất kỳ agent harness nào. Phần trích không cung cấp thêm chi tiết về cách triển…
bherbruck/solidcraft: Ứng dụng CAD 3D tham số mã nguồn mở viết bằng Rust — SolidCraft là một ứng dụng CAD 3D tham số mã nguồn mở được viết hoàn toàn bằng Rust. Ứng dụng chạy trên máy tính để bàn và web, đồng thời hỗ trợ tự động hóa thông qua MCP (Model Context Protocol).…
ARTEX bản tiếng Hàn: framework kiểm thử xâm nhập tự động bằng AI — Kho mã jiwoochris/artex-ko là bản tiếng Hàn của ARTEX, một framework kiểm thử xâm nhập tự động do AI điều khiển. Dự án được phát triển từ dự án gốc Autumn-27/ARTEX, phát hành theo giấy phép AGPL-3.0.
mvschwarz/openrig: Xây dựng mạng lưới agent từ Claude Code, Codex và Pi — mvschwarz/openrig là một kho mã nguồn để xây dựng mạng lưới agent bằng Claude Code, Codex và Pi. Dự án mô tả các nhóm agent bền vững với vai trò được xác định, ngữ cảnh chung và công việc được giao…
QingYunA/answer-me-with-html: kỹ năng agent trả lời câu hỏi khó bằng một trang HTML dễ đọc — QingYunA/answer-me-with-html là một kho mã nguồn cung cấp một kỹ năng (skill) cho AI agent. Thay vì trả lời bằng văn bản dài, kỹ năng này giúp agent trả lời các câu hỏi phức tạp bằng một trang HTML…
earthtojake/text-to-cad: Trao cho agent của bạn siêu năng lực CAD — earthtojake/text-to-cad là một repository được mô tả là giúp các agent AI có khả năng làm việc với CAD. Đoạn trích không cung cấp thêm chi tiết về cách triển khai, công cụ được hỗ trợ hay các tính…
thedotmack/claude-mem — claude-mem là công cụ mã nguồn mở ghi lại những gì agent AI thực hiện trong các phiên lập trình, nén lại bằng AI và đưa ngữ cảnh liên quan trở lại vào các phiên sau. Công cụ được mô tả là hoạt động…
heygen-com/hyperframes: Viết HTML, render video, xây dựng dành cho agent — Kho mã nguồn mở 'hyperframes' của HeyGen cho phép người dùng viết HTML rồi render thành video. Dự án được mô tả là được xây dựng để các AI agent sử dụng. Đoạn trích không cung cấp thêm chi tiết kỹ…
mattpocock/skills: Skills for Real Engineers — mattpocock/skills là một kho mã trên GitHub được tác giả mô tả là 'Skills for Real Engineers', gồm các skill lấy trực tiếp từ thư mục .agents cá nhân của ông. Phần trích không cung cấp thêm chi tiết…
EmbodiedCLBench: Đánh giá học liên tục cho các tác nhân embodied tự tiến hóa — EmbodiedCLBench được giới thiệu là benchmark đầu tiên trong môi trường mô phỏng embodied để đánh giá khả năng học liên tục của các agent tự tiến hóa, lấy khả năng tổng quát hóa theo cấu trúc…
ProgramGym: Mở rộng quy mô môi trường huấn luyện cho các tác nhân tái tạo chương trình theo chân trời dài — ProgramGym là một framework gồm Program-Env và Program-Agent, dùng để xây dựng các môi trường huấn luyện có thể mở rộng cho các tác nhân tái tạo chương trình từ đầu trong các tác vụ dài hạn.…
AgentGarten: Thế giới mã nguồn cho các tác tử tiến hóa — AgentGarten là một framework kết hợp các trình mô phỏng và game engine với một neural renderer dùng chung để xây dựng môi trường tương tác thời gian thực cho việc huấn luyện tác tử. Các backend mô…
Learn2Play Bench: Các tác nhân LLM học từ kinh nghiệm trong môi trường xa lạ tốt đến đâu? — Learn2Play Bench là một bộ benchmark mới gồm các trò chơi dạng văn bản với luật chơi mới lạ hoặc phản trực giác, nhằm đánh giá liệu các tác nhân LLM có thể học từ tương tác thay vì chỉ dựa vào kiến…
MiMo-V2.6: Mở rộng quy mô học tăng cường hướng tới tự cải thiện — Báo cáo MiMo-V2.6 giới thiệu một họ mô hình omni-modal được huấn luyện bằng cách mở rộng tài nguyên tính toán cho học tăng cường (RL), sau giai đoạn mid-training trên kho dữ liệu đa phương thức rộng…
SuperNav: Hệ thống điều hướng dạng tác tử cho mọi nhiệm vụ trong mọi cảnh — SuperNav là hệ thống điều hướng dành cho robot dịch vụ đa dụng, trang bị cho một mô hình ngôn ngữ lớn đa phương thức (MLLM) đã được huấn luyện sẵn một khung tác tử (agent harness) chuyên biệt mà…
SoftwareGym: Mở rộng quy mô huấn luyện tác tử sử dụng máy tính với các môi trường phần mềm tổng hợp đa dạng — SoftwareGym là một quy trình tự động để tổng hợp các môi trường phần mềm GUI nhằm huấn luyện tác tử sử dụng máy tính (CUA), tạo ra các thiết kế đa dạng về cấu trúc, xây dựng thành ứng dụng chạy được…
REMORY: Học bộ nhớ phần dư cho việc nén ngữ cảnh — REMORY là một mạng bộ nhớ nơ-ron bổ sung cho bản tóm tắt văn bản của các agent chạy dài hạn một chuỗi giới hạn các token bộ nhớ mềm, được huấn luyện để một LLM đóng băng xấp xỉ phần tiếp theo mà nó…
AWS hướng dẫn xây dựng 'harness' AI lọc lỗ hổng bảo mật theo ba lớp (Phần 1) — Blog bảo mật của AWS mô tả một quy trình ba lớp giúp biến hàng loạt cảnh báo thô từ các công cụ quét lỗ hổng thành một danh sách ngắn, có thứ tự ưu tiên và kèm bằng chứng về khả năng bị khai thác. Ý…
Agent Lightning v1.0: Framework RL cho agent gọn nhẹ chỉ 3.500 dòng, huấn luyện agent với harness thực tế — Microsoft Research đã phát hành Agent Lightning v1.0, một framework học tăng cường (RL) gọn nhẹ với khoảng 3.500 dòng mã. Framework này kết nối các agent hiện có với quá trình huấn luyện RL, giúp…