雨燕直播,NBA直播,世界杯直播,足球直播,台球直播,体育直播,世界杯,欧洲杯,苏超直播,村BA直播,苏超联赛,村超,村超直播在应用开发引擎层面，ADP3.0聚焦RAG与Agent两大核心能力升级。通过自研Agentic RAG架构，平台可实现对复杂、多源信息的高精度解析与智能关联，支持跨文档检索、多步推理与图谱增强，显著提升问答完整性与准确性。同时，平台强化了Agent的任务规划、工具调用与记忆管理能力，创新提出“动态无损记忆压缩”机制，将任务效率提升百倍以上，并引入多智能体协同机制，通过任务拆解与流程编排提升复杂业务处理效率。
我们先看大模型在Agent场景下的表现。传统大模型只是在一轮问答中给出答案，而Agent应用要求模型能主动拆解任务调用工具。为此我们做了两方面优化：一是强化工具调用。借助受限解码，让模型在复杂场景中能稳定、百分之百输出正确的Function-Call，调用工具完成任务。二是模型训练优化。通过引入RL，在模型学会更精准地调用工具，提升任务完成率。比如下载场景，经过训练后，模型能自动补全关键词，直接筛选搜索PDF格式文件。这就是我们希望看到的变化：模型不仅能“回答问题”，更能真正“完成任务”。
接下来我们看Single Agent到Multi-Agent的演进。刚才提到，模型、工具和记忆的复杂性，让单Agent能力遇到瓶颈：一是多工具选择带来决策压力；二是单体调试困难，任务过载难以拆解优化；三是扩展性不足，能力边界很快触顶。为此我们引入Multi-Agent。在下载场景中，通过解耦协作，由总控Agent规划分配任务，专职Download Agent负责文件下载。这样既降低了调试难度，也让分工更清晰、效率更高。
Multi-Agent能突破单体局限，那具体如何协同呢？在ADP平台上，除了自由转交外，我们新增了两种模式：一是工作流编排将Agent嵌入确定流程，适合环节固定的业务；二是Plan-and-Execute模板，由Planner Agent统筹规划，将任务拆解分配给执行Agent（如搜索、代码、总结、报告等），并结合共享记忆，提升协作有效性。企业可按场景灵活选择，真正发挥Multi-Agent的优势。
