主流Ai Agent平台分享
CozeDifyAutoGptGptsLLM是大语音模类似大脑，能理解用户说的话，做一些回复。但是它无法执行具体的action。Ai Agent定义是智能体，它基于LLM这个大脑，去完成大脑发出的指令。所以，从形式上Agent像是一个工作流，能完成一连串的任务。Agent会组合LLM、规划（Plan
AI Agent框架（LLM Agent）：LLM驱动的智能体如何引领行业变革，应用探索与未来展望
AI Agent框架（LLM Agent）：LLM驱动的智能体如何引领行业变革，应用探索与未来展望
生成式人工智能的未来之路：对话系统与自主代理的交汇与展望
生成式人工智能（AI）在对话系统（Chat）和自主代理（Agent）两个领域的发展不仅展示了其多样化的应用场景，也反映了技术的深度与广度。对话系统主要聚焦于通过自然语言处理（NLP）技术，使机器能够理解、生成和维持流畅的对话，这些系统广泛应用于客服机器人、虚拟助手和社交媒体自动交互工具中。当前，这些
基于GPT一键完成数据分析全流程的AI Agent: Streamline Analyst
Streamline Analyst 🪄是一个开源的基于GPT-4这样的大语言模型的应用，目标简化数据分析中从数据清洗到模型测试的全部流程。分类预测、聚类、回归、数据集可视化、数据预处理、编码、特征选择、目标属性判断、可视化、最佳模型选择等等任务都不在话下。用户需要做的只有选择数据文件选择分析模式
智能体AI Agent的极速入门：从ReAct到AutoGPT、QwenAgent、XAgent
ReAct其实不是一个刚出来的概念，它于2022年10月份便由Google Research 的 Brain Team 通过此篇论文《》提出来了，没错，又是Google的建设性工作之一，曾一度感觉，没有Google(毕竟transformer、指令微调、CoT等哪个不是Google的杰作，包括RLH
AI Agent 结构与分类
在人工智能中，智能代理AI Agent是以智能方式行事的代理；它感知环境，自主采取行动以实现目标，并可以通过学习或获取知识来提高其性能。智能代理可以是简单的，也可以是复杂的：恒温器或其他控制系统被认为是智能代理的一个例子，人类是一个复杂的代理。为了理解智能代理的结构，我们应该熟悉架构和代理程序。架构
