上海交通大学在大模型智能体领域上开拓协作型模式
在大模型技术迅猛迭代与“人工智能 +”科研创新深入推进的浪潮下，单体大模型的发展已遇到明显瓶颈，规模法则下算力边际效益持续递减、高质量训练数据资源日趋紧张，单纯依靠参数规模扩张已难以实现智能水平的持续跃升。人工智能正站在从“单点智能”向“群体协同”跨越的关键节点。而当技术方向迎来全新转向时，从理论探索走向产业落地的道路，也随之浮现出多重核心挑战，如何让多个智能体像人类团队般高效协作，破解真实复杂任务中的动态分工难题？如何让多智能体技术真正融入产业场景、解决真实痛点？这些困扰行业的难题都亟待解决。依托产学研融汇贯通的新质生产力独特优势，上海交通大学钱忱副教授利用深厚理论积淀与头部科技企业的产业实战经历，科研团队斩获了一系列具有国际影响力的创新成果。
开创智能体软件开发新模式（技术创新）
聚焦基于大语言模型的自主智能体和多智能体系统方向的核心痛点，形成了从理论算法到产业应用的研究体系。科研团队围绕多智能体系统的核心科学问题，在多智能体演化、多智能体高效协作、群智涌现、人与智能体协同等关键方向取得系列突破，成果发表于Nature Portfolio、NeurIPS、ICML、ICLR、ACL等人工智能相关领域的国际顶级期刊上。钱忱副教授主导研发的多智能体系统 ChatDev 率先将大模型协作应用于自主任务解决，是大模型智能体领域的代表性工作之一；该成果曾多日位列 GitHub Trending 榜首，全球相关推文和视频阅读量超五十万次，并被英伟达评为五大面向企业应用的典型智能体框架，彰显了技术的国际影响力与产业应用价值。
近期，升级后的 ChatDev 2.0 迭代为多智能体编排平台，实现了 “无须代码就能开发一切” 的重大突破，无论是小型应用开发还是复杂系统搭建，用户只需输入需求，就能自动拆解任务、分配角色、协同开发，彻底改变了传统开发模式。该平台通过优化智能体间的任务分配与通信机制，大幅提升了复杂任务的处理效率，截至目前系列项目已在开源社区斩获 30000 Stars，吸引了全球开发者参与生态共建。初期的ChatDev曾被美国顶尖学者吴恩达在演讲中点评，成为多智能体协作的代表性案例。
重构人机协同课堂（场景应用）
面对传统教育中教师事务性工作繁重、学生个性化需求难以满足的痛点，钱忱副教授团队推出AI教师智能体TeachMaster，能够依据教学课纲自动生成教学视频，并在课堂中“自主讲课”，从而构建自动化、可拓展且可持续演化的生成式课堂。TeachMaster通过深度融合教育场景需求，将教师从资料搜集、课件制作、课程讲解等繁琐备课事务中解放出来，推动教师角色从知识 “传授者” 向学生成长 “引导者”的转变。
截至目前，TeachMaster 已吸引近千名注册用户，累计产出超 30000 分钟优质教学视频。系统已在上海交通大学、清华大学、北京大学等国内顶尖高校成功开展试点应用，教学场景纵向覆盖小学、初中、高中、职业院校及大学全学段，深度适配 42 门一级学科，437 个二级学科。
破解终端智能体 “协同瓶颈”（产业闭环）
针对手机终端智能体在产业实际应用中 “看不准、想不远、做不快” 的三大痛点，钱忱副教授团队打造了多模态多智能体端侧助理 AppCopilot，构建了感知、规划、执行三层协同架构，覆盖数据标注、模型训推、APP 研发的全链路技术体系。该系统支持通信办理、权益领取、适老化与视障友好交互等场景。通过产学研协同与真实业务场景牵引，打造通用智能体底座，顺应了“人工智能+”行动与移动终端智能体化趋势，为我国自主可控的高水平移动终端智能体落地筑牢根基。
这一产学研深度融合的创新成果，在第十九届 “挑战杯” 2025 年度中国青年科技创新 “揭榜挂帅” 擂台赛人工智能领域主擂台赛中脱颖而出，斩获擂主桂冠（特等奖第一名）。此次比赛获得的荣誉既是对项目技术先进性与落地实用性的肯定，也彰显了团队产学研协同攻关模式解决产业实际问题的强大效能，成为多智能体技术从实验室走向产业一线的典范。
团队的核心科研特色，在于将产业真问题深度融入研究，以轻松融洽的创新氛围激发思想碰撞。钱忱副教授始终倡导 “开放包容、大胆设想” 的科研文化，鼓励学生跳出固有思维框架发散思考。引导大家将看似天马行空的想法收敛成可实施方案，与学生共同探讨方案可行性。这种 “尊重创意、聚焦实效” 的研究模式，让团队总能迸发诸多好想法，更能将好想法转化为解决真问题的硬技术，并且实现从实验室创新到产业级产品的高效转化。
在人工智能的浪潮中，多智能体系统领域的研究正在将人工智能从单一任务的工具推向一个能够进行社会性协作，延伸人类的能力边界，与人类共同攻克社会面临的复杂挑战，推动文明向更高质量稳步前行。（白涓）
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