多智能体协同与自治关键技术研究及其在复杂场景中的应用

多智能体系统（MAS）是人工智能的前沿领域，但在复杂场景（如地铁疏散、金融风控）中仍存在“感知碎片化、决策黑箱化、协同低效化”瓶颈。本项目提出“多智能体协同与自治”新框架，融合大模型工具调用、多智能体博弈、边缘-云原生自治、因果可解释等关键技术，实现复杂场景下“感知-认知-行动-反思”闭环。项目将开发开源多智能体工具链，在地铁疏散、金融风控等场景验证，实现疏散时间↓70%、风控准确率>95%等量化

数字化转型对企业的长期影响

人工智能毕设新颖的方向怎么做

本文分享了毕业设计选题技巧及5个高质量的深度学习项目案例。选题建议包括逆向思维法、项目拆分法等9种方法，强调避免传统管理系统。推荐的YOLO系列项目涵盖果树害虫识别、安防行为检测、工地安全监控和叶片病害检测等创新应用，均提供完整源码和文档。这些项目难度适中、工作量达标，结合了计算机视觉与深度学习技术，适合作为毕业设计参考。每个项目详细介绍了技术实现、系统架构和评分标准，助力学生顺利完成高质量毕业设