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Experimental Benchmarks & Digital Prototypes
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SYNCED
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EXP_01
1
ZhiQi
ZhiQi (执棋) 是一个将 Plan-and-Solve (规划与解决) 范式与 ReAct (推理与行动) 范式深度融合的 AIAgent 架构。它旨在解决传统 ReAct 代理在面对复杂、长期任务时容易“绕路”或“陷入死循环”的问题。
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EXP_02
2
WenJian
WenJian (问剑) 是一个高度解耦、易于扩展的轻量级 AIAgent 框架。它基于经典的 ReAct (Reason + Action) 范式实现，允许大语言模型（LLM）在解决复杂问题时，通过“思考（Thought）- 行动（Action）- 观察（Observation）”的循环，自主调用外部工具获取信息并得出最终结论。
STATUS // ARCHIVED
EXP_03
3
Nova
Nova 是一个由作者设计的简单Agent Demo，集中演示了基于 Thought-Action-Observation 循环的智能体所具备的四项基本能力：任务分解、工具调用、上下文理解和结果合成。通过这种循环的不断迭代，Nova 得以将一个模糊的用户意图，转化为一系列具体、可执行的步骤，并最终达成目标。
STATUS // ARCHIVED
EXP_04
4
CoPaw
阿里云推出的一款个人智能助理（AI Agent）框架，旨在为用户提供可本地部署或云端部署的专属 AI 数字员工。它支持接入钉钉、飞书等通讯工具，具备记忆系统（ReMe）和可插拔技能（Skills）架构。
STATUS // ACTIVE