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 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

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