Maestro 代理优化框架
针对真实世界的 AI 代理，提供执行策略、代理编排优化和模型适配能力，帮助代理从概念验证走向生产。
AI21
为企业构建的 AI 系统AI21 通过基础模型、智能代理优化框架与前沿研究，为企业关键工作流提供准确、可靠且可扩展的 AI 能力，帮助智能代理从概念验证走向生产环境。
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- 主要产品：Maestro 与 Jamba Models
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- 系统基础能力：Token Visibility、Accuracy、Adaptability
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- 页面列出的研究动态
面向生产环境的 AI 系统基础
从代理执行策略与模型路由，到长上下文模型训练，AI21 提供覆盖企业 AI 栈的系统能力。
智能模型路由
在模型集群之间动态路由请求，在保持前沿质量的同时控制成本。
Jamba 长上下文模型
提供面向长上下文处理的高效大语言模型。
可观测且可适应的系统基础
通过 Token Visibility 了解令牌使用情况，依靠准确性与环境适应能力支持可靠的 AI 输出。
探索 AI 代理与模型系统的最新进展
AI21 Labs 持续发布关于测试时计算、代理工作空间和智能代理评估的研究内容。
Elevating long-horizon agentic tasks with orchestrated Test-Time Compute
介绍通过编排测试时计算提升长时程智能代理任务表现的方法。
Shared state, no drama: scaling state-modifying agents with MCP workspaces
探讨使用 MCP 工作空间扩展修改状态的智能代理，以及共享状态管理。
How to scale agentic evaluation: lessons from 200,000 SWE-bench runs
分享基于 200,000 次 SWE-bench 运行的智能代理评估扩展经验。
产品、研究与企业合作入口
通过产品页面、研究文章、博客和企业合作入口，了解 AI21 的模型、系统与研究成果。
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