【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
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
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
