专注于 LLMs 智能体开发 | 将大模型应用到生活中的方方面面:因果推断与智能体,多智能体应用探索
我是 DMIR 实验室 的一员,热衷于探索人工智能的前沿领域。
- Multi-agent Systems:探索多智能体协作架构,研究复杂任务环境下的智能体分工、通信机制与协同决策。
- Agentic Applications:致力于构建端到端的智能体解决方案,将 LLM 的推理能力转化为解决实际问题的自主行动力。
- LLMs Tools:开发增强大模型能力的工具链与中间件,涵盖 RAG(检索增强生成)、长短期记忆管理 (Memory) 及工具调用框架。
- Causal Inference:结合大模型与因果科学,专注于自动因果发现、反事实推理及可解释性分析,提升 AI 的逻辑可靠性。
| Project | Description | Link |
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| CausalAgent | 一个集成了 AGENT 的因果分析工具。它能够自动识别因果关系,生成专业的分析报告,并提供可交互的因果图谱。 | View Project |
- Email: 3123005571@mails.gdut.edu.cn
- ORCID: 0009-0006-6516-3611
- Lab: DMIR Laboratory