AI智能体框架怎么选？7个主流工具详细对比解析
本文将深入解析当前主流的智能体框架，帮助你根据项目需求、技术能力和业务目标，做出最明智的技术选择。
AI智能体开发实战：17种核心架构模式详解与Python代码实现
本文将逐一深入解析这17种不同的智能体架构
AI智能体开发实战：从提示工程转向上下文工程的完整指南
本文深入探讨如何构建生产级智能体工作流，重点介绍"上下文工程"这一核心概念。从自然语言到工具调用的转换、提示内容的完全掌控、上下文窗口的精准管理，到工具作为结构化输出的设计思路。
AI Agent工作流实用手册：5种常见模式的实现与应用，助力生产环境稳定性
掌握这些工作流模式，你就能充分发挥AI的潜力，稳定地获得高质量结果。
解决推理能力瓶颈，用因果推理提升LLM智能决策
本文提出通过在LLM训练中集成因果AI来增强推理能力，并在推理阶段引入内省机制改进ReAct框架。这种方法能够显著提升智能体在复杂任务中的决策准确性和可解释性，为构建更可靠的AI智能体系统提供了技术路径。
Memento：基于记忆无需微调即可让大语言模型智能体持续学习的框架
Memento框架通过基于记忆的在线强化学习实现低成本持续适应，完全避免了对LLM的微调需求。
使用LangGraph从零构建多智能体AI系统：实现智能协作的完整指南
本文将通过构建AI研究助手的完整案例，展示如何使用LangGraph框架实现这种架构转变，从理论基础到具体实现，帮助你掌握下一代AI系统的构建方法。
全网最全的AI Agent Infra开源项目汇总[持续更新]
其目标是通过开发多项技术能力（如多模型管理 SMMF、Text2SQL 效果优化、RAG 框架优化、多智能体框架协作以及 AWEL 的代理工作流编排等），构建大模型领域的基础设施，从而使数据驱动的大模型应用更加简单和便捷。它支持标准的、未修改的 Puppeteer 和 Playwright 库，并提
【LLM】Agent在智能客服的实践（AI agent、记忆、快捷回复 | ReAct）
# note 内容概况：结合京粉app学习agent的实践- Agent架构：通过模型训练提升LLM识别工具的准确性；设计可扩展并安全可控的agent架构扩展业务能力。- 记忆：多轮对话应用中如何组织、存储和检索记忆来提升大模型对用户的理解。- 快捷回复：利用快捷回复做用户意图的路径规划，实现业务目
AI智能体：一步步教你制作扣子工作流
这是一篇关于字节智能体平台扣子制作工作流的笔记。
【AI人工智能】文心智能体，你的情诗小助理，哄女朋友必备， 低代码工作流易上手，干货满满，不容错过哦
你的情诗小助理，您身边的小助手
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
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无障碍全免费上手智能体：Autogen Studio结合Deepseek Coder打造一款AI旅游规划师
当然，具备生产力的智能体会更加复杂，但也是在这个原理之上，设计更为复杂的工作流，每个代理具备更多的能力，甚至是具备物理世界的能力，比如动手术、诊断、搬东西、采购、运输等等。可以想象，随之AI的能力越来越强，智能体落地的可能性就越来越大。目前AI的发展虽然如火如荼，但是并没有杀手级别的应用出现，如果没
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
AIGIS地图智能体功能预览——最强WebGIS打工人秒上岗
与其等待别人来取代我们，不如我们自己革自己的命。AIGIS地图智能体功能预览——最强WebGIS打工人秒上岗
大模型培训 AUTOWEBGLM：自动网页导航智能体
大型语言模型（LLMs）在智能代理任务中发挥着重要作用，尤其是在网络导航方面。然而，现有的代理在真实世界的网页上表现不佳，主要原因网络导航代理面临着三大挑战：网页上行动的多样性、HTML文本的处理限制以及开放领域决策的复杂性。为了克服这些挑战，AUTOWEBGLM采用了基于ChatGLM3-6B模型
大模型培训讲师叶梓 清华团队推出免费AI服务：与人类偏好对齐的大型语言模型
该系统通过收集人类对模型生成文本的偏好反馈，训练一个奖励模型来评估响应质量，并以此指导策略模型的优化，从而生成更符合人类价值观和期望的响应。此外，表6提供了不同模型生成响应的长度数据，显示RLHF方法，特别是DPO，显著增加了响应的长度，这可能部分解释了在自动评估中创意写作任务得分提高的原因。表中列
智能化未来：Agent AI智能体的崛起与全球挑战
Agent AI智能体可以实现持续学习，即在不断地接收新的数据和信息的同时，不断地更新和优化自己的模型和知识。这种持续学习的过程可以让Agent AI智能体不断适应变化的环境和需求，保持其高效的性能。综上所述，Agent AI智能体是一种强大的智能系统，通过机器学习和深度学习等技术实现自我优化和知识
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
