复旦大学团队研发的开源AI智能体GenericAgent引发关注,该项目代码量仅约3300行,却实现了“反思驱动”的自进化能力。相比Claude Code等竞品,GenericAgent利用四层分级记忆和仅9个原子工具,将Token消耗降低了6倍以上,大幅提升了运行效率。其独创的结构化浏览器提取技术(WebCanvas)在精度上超越了Playwright,展现了在长程任务和系统控制方面的强大潜力。
原文链接:Linux.do
复旦大学团队研发的开源AI智能体GenericAgent引发关注,该项目代码量仅约3300行,却实现了“反思驱动”的自进化能力。相比Claude Code等竞品,GenericAgent利用四层分级记忆和仅9个原子工具,将Token消耗降低了6倍以上,大幅提升了运行效率。其独创的结构化浏览器提取技术(WebCanvas)在精度上超越了Playwright,展现了在长程任务和系统控制方面的强大潜力。
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