ROBAE基于模块化框架构建轻量化AI Agent

ROBAE采用“功能原子化+动态加载”架构，通过‌工程化优化‌实现低资源消耗的智能体模块系统，‌这种系统‌将复杂功能拆解为不同单元（如Search Agent、Analyze Agent等），将既有算法封装为独立功能模块，使用者将通过控制Agent动态调度资源，基于任务复杂度自动切换云端推理或者边缘端推理模式。

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ROBAE在‌端侧部署上采用轻量多模态方案，突破移动设备算力限制，支持运行时按需激活功能模块提高‌动态决策效率，采用“树状任务分解”策略，将复杂任务准确拆解。‌其轻量化突破体现在横跨多领域规划的智能体模型在算力与精度平衡下提高复杂任务拆解准确率，压缩任务处理时间。引入记忆研所算法降低内存占用。

当前，技术演进正从“功能实现”向“体验优化”阶段过渡，未来，ROBAE将Agent与多重技术设备深度结合进行端云协同，例如，Agent与AR/VR设备深度结合，集成环境感知与空间计算能力‌，多Agent协作系统在企业智能流程自动化与工业制造领域的设备预测性维护等众多应用场景扮演重要角色。