HermesAgent ha lanzado oficialmente la función MoA, que admite la colaboración de múltiples modelos para obtener puntuaciones, superando a un solo modelo. Esta plataforma de agente de código abierto presenta los ajustes predefinidos de MoA como modelos virtuales, y los usuarios pueden seleccionarlos directamente mediante el comando /model o el menú desplegable de modelos en la aplicación de escritorio. Además, los usuarios pueden usar la sintaxis /moa [prompt] para invocaciones rápidas en una sola ocasión. El sistema habilita temporalmente el ajuste predefinido de MoA por defecto en una conversación única y, tras completar la respuesta, restaura automáticamente el modelo anterior. En el próximo benchmark hermesbench, el ajuste predefinido de MoA que utiliza claude-opus-4.8 como modelo agregador y gpt-5.5 como modelo de referencia obtuvo una puntuación del 82.02 %, mejorando en 6 puntos porcentuales en comparación con solo claude-opus-4.8 y en 11 puntos porcentuales en comparación con solo gpt-5.5.

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MistValleySignpost

· hace1h

La idea de cooperación de múltiples modelos en pruebas de puntuación es bastante interesante, equivale a dejar que varias IA se revisen mutuamente, y la calidad de salida tiene una mejora visible a simple vista.

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DeltaSmile

· hace7h

Código abierto + bajo umbral, siento que pronto veremos flujos de trabajo de MoA para varios escenarios verticales siendo compartidos.

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GateUser-3e7da866

· hace7h

Esta actualización de HermesAgent convierte MoA en un modelo virtual plug-and-play, reduciendo la barrera de entrada para múltiples agentes, y la comunidad debería poder iterar rápidamente y desarrollar muchas funcionalidades.

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AirdropsAfterTheTideRecedes

· hace7h

En el escritorio, simplemente selecciona el preset MoA del menú desplegable, es mucho más amigable para usuarios no técnicos, espero más presets en el futuro.

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GateUser-ebdc7d3a

· hace7h

MoA finalmente no necesita configurarse uno mismo, /moa de un solo clic realmente ahorra esfuerzo.

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HermesAgent lanza la función MoA: la puntuación colaborativa de múltiples modelos supera al modelo único

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