随着自动贸易在金融市场中获得的吸引力，算法投资策略越来越突出。尽管大型语言模型（LLM）和基于代理的模型在实时市场分析和交易决策中表现出了有希望的潜力，但在面对迅速下降或频繁波动时，它们仍然遭受-20％的损失，这阻碍了他们的实际应用。因此，必须探索一个更健壮和弹性的框架 ...

最近，基于大型语言模型（LLM）的代理推动了自动软件工程（ASE）的重大发展。虽然验证了有效，但现有方法的设计主要关注代码的局部信息，例如... ...

大型语言模型（LLM）代理人越来越能够自主进行网络攻击，对现有应用构成了重大威胁。这种日益增长的风险凸显了迫切需要进行现实世界中的基准评估LLM代理利用Web应用程序漏洞的能力。但是，现有的基准缺乏，因为它们仅限于抽象的捕获国旗竞赛或缺乏全面的覆盖范围 ...

培训有效的AI代理进行多转交互作用需要高质量的数据，以捕获现实的人类代理动力学，但是手动收集的数据却很少且昂贵。我们介绍了Apigen-MT，这是一个两阶段的框架，生成可验证和多样化的多转变代理数据。在第一阶段，我们的代理管道通过基本操作产生详细的任务蓝图，利用LLM审阅者委员会和迭代反馈循环 ...

拥有一个可以在不同环境中操纵任意物体的机器人的宏伟目标与机器人数据集的缺乏是不一致的。由于人工工作、运营成本和安全挑战，获取和增长此类数据集非常艰巨。通往这种通用代理的道路需要一个能够广泛泛化但在合理的数据预算内进行训练的结构化框架... ...

区块链生态系统的快速增长以及锁定智能合约的不断增长的价值需要强大的安全措施。尽管诸如坚固性和行动之类的语言旨在提高智能合同安全性，但漏洞仍然存在。本文介绍了Smartify，这是一种新型的多代理框架，利用大型语言模型（LLMS）自动检测和修复坚固性并移动智能合约的脆弱性 ...

由大型语言模型（LLM）作为其认知核心提供支持的AI代理是一个智能代理系统，能够自主控制和确定用户指令下的执行路径。随着LLM和各种插件的功能爆发，例如抹布，文本图像/视频/3D等，AI代理的潜力已大大扩展，并且它们的功能迄今越来越强 ...

为了在长期对话中提供连贯和个性化的经验​​，现有方法通常通过在转向级，会话级别的对话历史上构造记忆库来执行检索增强响应产生，或者通过汇总本文本文，我们提出了两个关键发现，我们提出了两个关键发现：（1）记忆单元的范围限制了：转向级别的范围，并且会限制层次化的方法，并总结级别，并列出了层次，并总结了级别，并列出了级别，并列出了级别，并列出了。以及检索到的内容的语义质量。 （2）迅速的压缩方法，例如LL ...