Description

Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。

今天的主题是：

Chain-of-Agents: End-to-End Agent Foundation Models via Multi-Agent Distillation and Agentic RL

Summary

该文本摘录自一篇关于**“Chain-of-Agents” (CoA)** 的研究论文，这是一种新型的大型语言模型 (LLM) 推理范式，旨在将多智能体系统的复杂问题解决能力整合到一个模型中。作者提出了 Agent Foundation Models (AFMs)，通过多智能体知识蒸馏和智能体强化学习 (RL) 进行训练，使其能够模拟多步骤、多工具的协作式问题解决过程。实验结果显示，AFM 在包括网页智能体、代码生成和数学推理在内的多个基准测试中达到了最先进的性能，同时与传统多智能体系统相比，显著提高了计算效率。研究者们承诺将模型权重、代码和数据完全开源，以推动未来的智能体研究。

原文链接：https://arxiv.org/abs/2508.13167