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MemoAI音乐与音频MemoAI 是一款 AI 驱动的音视频转文字工具，支持本地化处理，无需上传数据，保障隐私安全。它可将 YouTube 视频、播客及本地音视频文件（如 MP4、MP3、AAC、M4A 等）高效转录为文本，并提供多语言翻译、说话人分离、实时字幕、浮动笔记等核心能力，适用于会议记录、访谈整理、内容学习等场景。
分类推荐榜首A
AI Short写作与内容AI提示词管理和共享平台，多种场景的快捷指令
分类推荐榜首E
EvoMap智能体与自动化EvoMap 是面向AI Agent经验复用的基础设施，通过GEP协议组织可复用策略与带验证记录的修复资产，提供市场和质量排序，帮助不同Agent发现、评估及继承已有能力。
分类推荐榜首J
JAX模型与基础设施JAX 是一个面向加速器的 Python 数值计算库，专为高性能数组计算与大规模机器学习设计，支持在 CPU、GPU 和 TPU 等多种硬件后端上高效执行相同代码。
分类推荐榜首O
Open Design设计与 3DOpenDesign 是开源设计工作区，可连接本地编程智能体、自带模型密钥或使用云端模型，围绕设计系统生成和编辑原型、网页、演示与图形；本地软件免费与模型服务费用需要区分。
分类推荐榜首K
Kiro编程与开发Kiro 是面向开发者的 AI 工程工具，可将需求整理为规格、架构与任务，通过智能体实现代码，并结合属性测试、执行记忆和开发工具集成支持从规划到代码审查的流程。
分类推荐榜首C
ClipDrop图像生成与编辑Clipdrop 是一组 AI 图像创作与修图工具，涵盖背景移除、局部清理、扩图、放大、重新打光、文字移除和背景替换，可在网页处理图片，也提供面向开发者的图像能力接入入口。
待评分 · 分类列表推荐闪闪剪是面向口播和短视频营销的 AI 创作平台，可根据文字生成带配音、字幕和画面的成片，提供数字人定制、照片数字人、直播切片与智能剪辑，也面向企业提供 API 和品牌小程序方案。
待评分 · 分类列表推荐ZZoom Workplace 是 Zoom 的团队协作平台，把视频会议、聊天、日程和文档等工作连接起来，并通过内置 AI 辅助整理讨论、起草消息和跟进事项。
待评分 · 分类列表推荐E
Elicit知识与研究Elicit 面向科学研究提供语义检索、研究报告、文献筛选与数据提取，可在来源材料中追溯回答，并通过文献库、研究 Agent 与持续跟踪流程组织证据，适合从问题探索推进到系统性综述。
待评分 · 分类列表推荐arXiv：2610.37905v1 发布类型：新 摘要：诸如美国证券交易委员会EDGAR等公开披露数据库通过网络访问企业申报文件，为知情投资提供支持。借助语言模型智能体对这些文件进行审查时，需要发现相关文档中未明示的缺陷、获取缺失的企业信息，并验证所请求的修订是否符合有据可依的要求。然而，现有的金融问答评测难以充分反映此类交互能力。我们提出了\textbf{FilingLoop}，一个用于企业披露审查与修订的交互式基准测试及自进化智能体框架。FilingLoop以美国证券交易委员会的历史往来函件为基础，从96家公司的文件中重构出380项以首次公开募股审查为主的任务。
arXiv:2610.37679v1 发布类型：新 摘要：使用工具的语言模型容易受到间接提示注入的影响，而越来越多的研究试图通过探查模型内部来在不安全操作执行前将其捕获，但所得结果却存在严重分歧。我们认为，这种分歧很大程度上源于评估方法上的缺陷，并提出了一种双层评估协议：在评估与训练数据集中，将“提示注入”与“行为承诺”加以分离。在主要的Qwen AgentDojo基准测试集上，那些基于朴素的“不安全与其余”混合对比进行训练的监控器，大多仅学会识别“暴露”：它们会标记出所有被暴露的轨迹，无论智能体是否真正执行了相应操作，且几乎无法预测哪些情况最终会导致不安全行为。而当仅针对已暴露案例重新训练后，同一类探测器便能预测模型自身发出的不安全工具调用，时间延迟长达两秒。
arXiv:2610.37851v1 发布类型：新 摘要：现有的科学智能体基准测试很少评估智能体是否能够重建测序协议所指定的精确分子结构和生成流程，而这一能力对于分析定制化测序实验至关重要。我们提出了 LibStructBench，一个基于文档的基准测试，用于重建测序文库结构和分子工作流程。我们的实验表明，前沿的智能体通常能够生成大致正确的重建结果，但在精确重建方面仍不够可靠，尤其是在分子状态表示和工作流程连通性方面。更换底层语言模型所带来的平均性能差异，甚至大于更换智能体框架所产生的差异，且这种差异具有统计学上的显著性。
arXiv：2610.33015v1 发布类型：新 摘要：长期记忆使大型语言模型（LLM）代理能够维持个性化且时间上连贯的交互，但为实现记忆的接纳、提取与组织而反复调用LLM进行推理，会带来显著的成本与延迟。我们提出了SLICE-Mem，一个轻量级的记忆框架，它将基于显著性引导的接纳与基于谓词的信息提取相结合。一个紧凑的分类器用于识别值得保留的用户发言，而基于语义依赖关系的提取器则将被接纳的发言转化为简洁的记忆条目。这一在线处理流程无需调用生成式LLM，同时跨条目的一致性校验被推迟至离线的整合阶段。我们在Memora和LongMemEval-S的每周子集上，使用8B a对SLICE-Mem进行了评估
arXiv:2610.33366v1 发布类型：新 摘要：大型语言模型（LLMs）正越来越多地被用于支持研究思路的生成与科学发现。多智能体辩论通过汇聚多元视角来制定研究构想，为这一任务提供了一种协作式方法。然而，一个关键挑战是如何赋予各智能体独特而有意义的专业知识，以引导其贡献。受研究人员在协作过程中借鉴已有研究经验的启发，我们提出了InsightAgents框架，该框架通过从相关论文的图谱中提炼洞见，构建基于文献的研究型智能体专长。在一条研究脉络中，这些洞见能够追踪研究方法的演进、揭示潜在假设，并识别尚未解决的难题。
arXiv：2610.32429v1 发布类型：新 摘要：大型语言模型（LLM）代理正越来越多地以异步方式执行任务：主代理在子代理运行的同时继续工作，而任务状态可能在其结果到达之前就已发生变化。主代理必须决定哪些工作需要更新或保留、哪些检查需要重复，同时避免进行被禁止的修改。仅凭最终任务的成功并不能说明这些结果是否被正确处理，而且自然的异步到达现象也难以复现。我们提出了 Async-RBench，一个用于评估 LLM 代理中异步任务执行的基准测试，包含涵盖八种场景的 200 个可执行任务。场景控制器通过预定义的任务状态条件来调控结果的交付，而事件响应契约（ERC）则规定了每种响应应满足的要求
arXiv:2610.33012v1 发布类型：新 摘要：具备工具调用能力的大型语言模型（LLM）智能体，在从相同初始状态出发的多次独立运行中，表现出行为不一致的现象，例如调用不同的工具、产生相互矛盾的输出，或采取截然不同的策略。这种行为上的波动会随时间累积，从而削弱部署的可靠性。现有的评估指标主要通过基于任务完成度的得分来衡量正确性，而未能捕捉智能体在多次执行中的行为一致性。此外，对智能体行为的分析要么停留在词元层面，借助概率分布进行评估；要么聚焦于单次响应层面，采用语义聚类方法，但两者均无法刻画不一致性如何在轨迹的后续步骤中进一步传播。我们提出了递归语义发散（RSD），一种无
arXiv：2610.32322v1 发布类型：新 摘要：LLM智能体从公共技能中心检索技能，这些中心最多可存储约10万条记录，并为众多模型提供服务。随着模型性能的不断提升，技能中心必须识别出某一模型已内化哪些技能——即该模型已不再依赖这些技能——并将其从该模型的技能库中移除；然而，目前尚无可靠的方法来衡量技能的内化程度。现有规则仅依据有无某项技能时的运行表现差异来进行判断，而这种差异往往微乎其微。无论是对于已被内化的技能，还是在模型与该技能均无法实现相应能力的情况下——我们称这种状态为“未被发现”——其收益几乎都接近于零。因此，我们改采另一种做法：暂不启用该技能，而是基于由该技能衍生的任务对模型进行评分，并且只有当另一模型确实因该技能而获益时，才信任模型在无辅助条件下的高分；因为事实上，近一半的高分都来自那些并未真正体现该技能作用的任务。
arXiv：2610.32305v1 发布类型：新 摘要：多阶段分析任务要求大型语言模型（LLM）代理利用中间证据来决定是继续、重定向还是停止。自我反思——即代理对其输出进行批判性评估——已得到广泛研究，然而这种反思并不能说明证据是否改变了下一步行动。我们将这一能力称为“自我约束”。现有的代理基准测试大多仅衡量任务完成度或输出质量，而未对这一能力进行检验。DMAIC-Bench 通过围绕精益六西格玛明确的统计前提条件构建的、涵盖四个行业领域中15个工业案例的97个种子任务，对此进行了评估。成对的反事实变体在相同的工作流位置上要求采取相反的操作，从而能够区分有依据的自我约束与无差别的停止行为。我们采用……对执行轨迹进行评估。
arXiv：2610.33018v1 发布类型：新 摘要：学术知识图谱（SKGs）支持文献检索、科学发现以及智能体辅助研究。然而，大多数构建学术知识图谱的方法都预先规定了所要表示的知识单元，通常以学术实体或贡献层面的陈述为名，并且仅保留能够通过该单元表达的出版内容。这种选择导致了两种主导但截然不同的范式：以概念为中心的学术知识图谱侧重于保存实体及其局部关系，而以陈述为中心的学术知识图谱则聚焦于以句子形式呈现的高层次话语。在这两种情形下，图谱反映的都是所选定的抽取目标，而非论文实际如何构建并传达知识。我们提出了 SUDO——学术上层话语本体，它定义了知识的……
arXiv：2610.32412v1 发布类型：新 摘要：递归式大型语言模型（LLM）智能体通过分解、执行与环境反馈来解决长周期任务。然而，在生成一个原子级子任务后，它们往往再次调用同一款大型模型，将熟悉的指令转化为可执行的动作。我们观察到，高层规划具有任务特定性，而底层动作的具身化则在不同任务间反复出现，并且能够对照环境允许的动作进行验证。为此，我们提出了 LeafSkill，这是一种外部复用层，它能够检索语义相关的具身化经验，将动作模板绑定到当前对象与可执行动作上，并借助一个轻量级的 17 亿参数选择器来决定采用已绑定的动作，或将未发生变化的子任务交由原始智能体继续处理。技能始终处于外
arXiv:2610.31882v1 发布类型：新 摘要：我们提出了TACS-RF框架——一种由工具驱动的智能体驱动射频与毫米波模块电路综合方法。在该框架中，大型语言模型（LLM）编码智能体（Claude Opus 4.8）直接调用业界标准的电子设计自动化（EDA）工具，如Cadence Virtuoso/Spectre、Calibre、Cadence EMX以及Ansys HFSS，用于设计射频与毫米波模块。我们通过在90 nm SiGe BiCMOS工艺下对一款240–251 GHz亚太赫兹发射机进行智能体驱动设计，对该框架进行了验证。该智能体半自主地完成了各子模块的设计，包括具备二次谐波提取功能的60 GHz推挽式Colpitts压控振荡器、多级差分共栅功率驱动器、推挽式倍频器、差分蝴蝶天线以及所有级间匹配网络。
arXiv:2610.32026v1 发布类型：新 摘要：传统的神经网络训练通常遵循预先设定的优化方案，为此我们设计了一种LLM智能体，用于监控训练过程并随训练进展调整优化器参数；然而，固定不变的智能体策略无法在多次运行之间积累经验。我们提出了RSI-Opt，一种即插即用的递归自我改进优化器智能体，它能够不断演化指导这一过程的知识体系：包括一个提示、一套操作规程、一个经过验证的优化器代码库，以及一套决策节奏。一个元智能体基于先前运行中的证据重写这一策略，同时通过存档机制保留已评估的策略，以供后续进一步演化。在三项训练任务上历经五代迭代后，这些元智能体逐步形成了可复用的操作流程与代码，并自主开展其自身的…
arXiv:2610.32107v1 发布类型：新 摘要：参与对话不仅涉及决定该说些什么，还涉及是否应该开口。在诸如狼人杀这样的环境中，由于参与者利益相冲突，这种判断显得尤为重要，因为无论是发言还是沉默，都会受到他人的解读与评判。因此，对于一个参与狼人杀游戏的 LLM 智能体而言，何时发言以及说什么至关重要。在本研究中，我们介绍了一款专为 AIWolfDial 共享任务中的“随时发言赛道”开发的狼人杀 AI 智能体。我们的系统基于现有的 Inner Thoughts 框架，通过生成内部思考并评估每种想法的价值，来决定对话中的发言时机。
arXiv:2610.31918v1 发布类型：新 摘要：对交互式大型语言模型代理进行蒸馏时，需要在教师生成的示范与学生生成的经验之间做出选择，这大致对应于离策略蒸馏与在策略蒸馏。尽管两者都被证明是有效的，但我们认为这种区分本质上具有层次性：引发交互历史的策略未必与生成当前动作的标记前缀的策略相同。我们提出了一种分层代理蒸馏框架，将这两种层次的在策略性加以形式化，并允许对其配对方式、混合比例以及训练计划进行显式控制。我们通过自蒸馏来研究这一问题，在自蒸馏中，冻结的教师能够获得学生无法获取的任务指导，而
arXiv：2610.32024v1 发布类型：新 摘要：用户向智能体发出的任务指令往往存在固有的表述不充分问题，尤其是在安全边界方面——这会带来行为风险。为研究此类风险，我们提出了 BARC-Bench 基准，它包含涵盖九种模拟工作空间环境的 110 项任务，在这些环境中，看似无害的请求可能会为不安全操作留下可乘之机。在该基准中，我们依据工作空间记录、隐含的环境背景以及未明示的社会规范所设定的安全边界，对智能体的行为进行评估。例如，当一个智能体被要求安排离职面谈时，必须在不通过共享日历邀请过早暴露员工辞职信息的前提下安排会议。通过对四种前沿模型配置在每项任务上进行五次尝试的评估发现，m
arXiv:2610.31971v1 发布类型：新 摘要：大型语言模型（LLM）代理越来越多地代表个人和组织参与谈判，但它们仍然容易受到操纵，尤其是在反复进行的多方互动中。传统的多智能体系统通过显式的信任与声誉模型来应对这一挑战，而现有的LLM谈判研究则大多将信任视为一种涌现现象。我们探究LLM代理能否从以往的交互中形成有用的信任评估，并利用这些评估来改善未来的谈判结果。我们提出了一种重复的、多方的、多议题的谈判框架，在该框架中，循环参与的代理在一系列谈判博弈中展开互动，同时有一名参与者暗中试图阻止达成协议
arXiv：2610.32002v1 发布类型：新 摘要：微剧的迅猛发展使得对高质量剧本创作的需求日益增长。利用大语言模型进行长篇微剧剧本生成，既需要丰富多样的情节推进，又要求具备长远的叙事连贯性。我们的观察发现，随着生成过程的推进，候选续写内容越来越倾向于聚焦于少数几种叙事机制；而传统的检索方式则可能加剧套路的重复使用，并忽视对未来情节至关重要的历史信息。为应对这些挑战，我们提出了DraMaze——一种多智能体流水线，通过基于套路记忆的进化树搜索与变异，探索多样化的因果路径；同时，它还构建了后向叙事依赖树，用于组织、保存并检索历史记忆。
arXiv:2610.31972v1 发布类型：新 摘要：评估那些基于实时、动态变化的企业数据运行的对话代理十分困难：由于后端状态不断更新，重放的会话会逐渐偏离真实情况；而今天构建的基准测试，随着其所描述的数据不断演进，也可能在不知不觉中变得过时。我们提出了一种针对生产级对话代理的离线评估框架，该框架能够在所操作的实时数据发生变化的情况下保持可复现性，并且在基准过时时能够按需重新生成。随后，我们将这一框架用作基于GEPA的提示优化的适应度函数，并通过一个正确性约束机制来防范奖励欺骗。将其应用于一款面向商家的生产级代理后，经过正确性约束的压缩处理，可在不降低保留任务正确率的前提下，将代理的完整提示空间缩小3.5%至7.6%。
arXiv于2026年10月26日发布题为《SPECMEM: Accelerating Agentic Tool Calling via Live Memory Management》的预印本论文（编号2610.31840v1），提出名为SpecMem的新系统，通过跨会话、在线更新的用户级工具调用记忆管理，显著降低工具调用延迟。
推荐理由该研究针对当前工具调用智能体在部署中因自回归解码导致的高延迟问题，提出可验证写回、LRU淘汰、副作用门控等关键技术，并在多用户多会话真实查询流上验证了其有效性（最高1.74倍实测加速、27%平均接受token提升），属AI系统工程方向的重要进展。
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