智能体案例分析：IT新闻聚合智能体 IT新闻聚合智能体通过自动化技术抓取、分析和呈现最新的IT行业动态。这类智能体通常结合自然语言处理（NLP）和机器学习技术，从多个来源筛选高价值信息。...核心功能包括： 实时爬取主流科技媒体（如TechCrunch、Wired、The Verge） 自动分类（人工智能、网络安全、云计算等） 情感分析判断新闻倾向性 生成摘要简化阅读 典型应用场景： 投资机构追踪技术趋势
messages) print(response.content) 这里的 ZHIPUAI_API_KEY 需要你自己去智普网站 https://open.bigmodel.cn 去注册就有，运行结果 智能助手显神通...你的角色是一个诗人.'), HumanMessage(content='用七言绝句的形式写一首关于AI的诗')] streaming_chat(messages) 运行结果 智能助手显神通
智能体的结构 迄今为止我们通过描述行为—在任何给定的感知序列下采取的行动—讨论了智能体，现在我们不得不将知难而进，去讨论智能体内部是如何工作的，AI的任务是设计智能体程序，通过它来把感知信息映射到行动的智能体函数...注意智能体程序和智能体函数之间的差别。智能体程序在于当前感知为输入，而智能体函数是以整个历史为输入的。智能体程序只把当前感知作为输入是因为环境无法得到更多的东西。如果智能体的行动依赖于整个感知序列。...那么该智能体不得不记住全部感知的信息。 *智能体程序骨架还有其他的选择。例如我们可以让智能体程序成为协同程序。...行动表明确的表示了每个智能体程序实现的智能体函数。要用这种方式来建造理性智能体。作为设计者，我们必须构造包括各种可能的感知序列的适当行动的函数表。...在这个文章的以下部分，我想概述四种基本的智能体程序，他们几乎涵盖了所有智能系统的基础准则： 1：简单反射型智能体 2：基于模型的反射型智能体 3：基于目标的智能体 4：基于效用的智能体 然后我们将概括的解释如何把这些智能体转换成学习智能体
今天来谈谈人工智能的研究工作中所做的一些基本的抽象。 一、智能体的概念 人工智能研究的对象称为智能体（Agent），其他的外部条件划归为环境。...智能体做出什么样的反应取决于输入和输出之间的映射关系函数，这个函数就是智能体研究的核心。 编写出智能体的程序则具体实现这个数学意义上的函数。...二、智能体的性能衡量 我们研究智能体是要他能做正确的事，因此需要有一个标准去衡量他的表现，一个合理的智能体会最大化这个期望的标准。...这里要注意一点，我们以最终期望达到的效果来做为衡量的标准，而不要以智能体的行为本身作为标准。...总结，人工智能的研究的期望是实现一个，在给定的每个可能的感知序列下，能做出让期望的性能最大化的行动的理性的智能体。
AI智能体创作思路 AI智能体的核心在于模拟人类思维和行为模式，通过算法和数据处理实现自主决策。创作思路通常包括目标定义、数据收集、模型训练、评估优化等环节。...目标定义阶段明确智能体的功能边界，比如聊天机器人、游戏NPC或自动化工具。数据收集阶段获取相关领域的语料、图像或其他输入数据。模型训练阶段选择合适的算法架构，如深度学习、强化学习或规则引擎。...案例分析 以智能写作助手为例，分析其设计流程。需求分析阶段确定用户需要语法检查、内容生成或风格转换等功能。技术选型阶段可能采用GPT-3等大语言模型作为基础架构。...GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2-medium") model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2-medium") input_text = "AI智能体的核心功能包括
其次就是代理的通信模式，也就是[个体间的信息交互]：对话式：发挥不同智能体的风格工具调用：控制智能体行为和输出广播：智能体的自主意识我们以[注意力]为线索，来展开智能体的认知能力。...因为[海马体]会把这些信息拦在入口。最后是长期记忆，内存容量有限，所以我们很多时候会借助硬盘的内容，但是所有的计算依然发生在工作记忆当中，只不过多了一个信息检索的步骤。...所以认知智能体需要加入元认知的能力。...系列文章分成十个章节：第一章：认知AI智能体的基础主题：ai代理的定义和类型（reflex、基于目标、基于效用...）开发代理需要的技能（编程、认知架构、llm）环境配置（python、Ollama、litellm...目标：开发能够从结果中学习并自主改进策略的智能体第九章：使用RL、世界建模和RAGEN进行拓展主题：强化学习集成（RAGEN管道）用于状态和奖励预测的世界建模多智能体协作与分布式问题解决
我是人工智能助手智谱清言，可以叫我小智，很高兴见到你，欢迎问我任何问题。'
接AI智能体(四) MetaGPT 环境装配 metagpt下载地址：https://github.com/geekan/MetaGPT conda create -n metagpt python=...gpt-3.5-turbo api_key: "******" 测试： 在终端命令行中进入Meta-GPT-main目录中执行 metagpt "Write a cli snake game" 单动作智能体...多动作智能体 import asyncio import sys import subprocess from metagpt.llm import LLM from metagpt.actions import
NotionAI智能体Notion3.0的AI智能体通过自动化流程实现复杂任务闭环。其核心能力包括智能搜索、数据分析、决策制定和执行操作。...零一万物万智2.5平台解析万智2.5平台采用多智能体协作架构，每个角色对应特定职能：市场智能体：自动生成营销方案并执行投放HR智能体：处理招聘全流程，包括简历筛选和面试安排财务智能体：实时监控预算并生成分析报表平台通过智能体间的通信协议实现协作...例如启动新项目时，系统自动组建包含产品、设计、开发智能体的虚拟团队，各角色通过API交换数据并同步进度。...：知识库建设：结构化企业数据供智能体调用权限管理：设置不同智能体的数据访问层级验证机制：关键决策需加入人工审核环节典型部署流程包括POC测试阶段，先选择单一业务场景验证，如自动生成周报，再逐步扩展至复杂业务流程...监控系统需记录智能体的决策路径和执行效果，便于持续优化。
接AI智能体(三) memory工具使用 以往，我们都是直接跟大模型进行交互，没有办法系统的实现记忆。...在上图中，用户在向大模型问问题时会首先读取记忆体，查看以往是否回答过相同的问题或者相关的文档可以参考。...如果有就会返回并添加到提示词模版中，再通过大模型的处理得到答案，得到答案之后再将答案反写回记忆体，这是一个循环的过程。...**智能合约和应用生态**：以太坊拥有强大的开发者社区和丰富的应用生态，这推动了其需求的增长，并对价格产生积极影响。 2....**跨链技术的进步**：随着跨链技术的发展，以太坊能够与其他区块链网络进行互操作，这可能会扩大其生态系统，并增加其作为价值转移和智能合约平台的吸引力。 5.
接AI智能体(五) Dify Dify是一个开源的Agent开发平台，使用Dify有两种方式，一种是使用Dify的在线平台。https://cloud.dify.ai。 一种是进行私有化部署。...single-node} OPENSEARCH_BOOTSTRAP_MEMORY_LOCK: ${OPENSEARCH_BOOTSTRAP_MEMORY_LOCK:-true} OPENSEARCH_JAVA_OPTS_MIN...: ${OPENSEARCH_JAVA_OPTS_MIN:-512m} OPENSEARCH_JAVA_OPTS_MAX: ${OPENSEARCH_JAVA_OPTS_MAX:-1024m}...single-node} bootstrap.memory_lock: ${OPENSEARCH_BOOTSTRAP_MEMORY_LOCK:-true} OPENSEARCH_JAVA_OPTS...: -Xms${OPENSEARCH_JAVA_OPTS_MIN:-512m} -Xmx${OPENSEARCH_JAVA_OPTS_MAX:-1024m} OPENSEARCH_INITIAL_ADMIN_PASSWORD
当前基于大语言模型（LLM）的智能体构建通过推动自主科学研究推动 AI4S 迅猛发展，催生一系列科研智能体的构建与应用。...与传统综述不同，本篇综述为大家呈现了科研智能体的「漫游指南」，旨在提供构建科研智能体的「说明指南」：从科学研究的全周期出发，概述了科研智能体的分级策略，并详细阐述了对应等级的构建策略与能力边界；同时该「...漫游指南」详细阐明了如何从头构建科研智能体，以及如何对科研智能体的定向能力进行增强。...图 1｜科研智能体对于科研过程全生命周期的介入 科研智能体分级策略 图 2｜科研智能体分级示意 根据构建策略与其能力边界的等级划分，科研智能体被我们分为三个等级： Agent as Assistant：...图 3｜不同等级科研智能体汇总 从头构建科研智能体 本综述凝练了科研智能体的构建过程，从头构建科研智能体的工作流主要为知识组织、知识注入以及工具集成三个部分构成。
Java程序员的春天来了！Google开源的Agent Development Kit (ADK) for Java让我们也能优雅地构建AI智能体。这次不再是"能跑就行"，而是"跑得漂亮"！...先来看看这是个什么神器 ADK：让Java开发者也能轻松玩转AI智能体 想象一下，你只需要几行Java代码，就能创建一个会搜索、会分析、会生成报告的AI助手。听起来像科幻小说？...智能体的团队合作真正有趣的是，这些智能体可以组成团队协作：智能体协作：一个请求，多个专家，完美配合 想象这样一个场景：用户问"最近科技股的表现如何？"...，搜索智能体负责收集数据，分析智能体处理数字，报告智能体生成专业分析报告。每个智能体专注自己最擅长的部分，最终交付超出预期的结果。...执行流程：让智能体按你的意图工作 执行流程（Flows）是ADK中的指挥家，决定智能体如何执行任务。
答案是我们可以借助 AI 工具：Dify + Java 服务来实现热点新闻自动生成功能，最终生成效果如下： 实现思路 具体实现步骤如下： 在 dify 中创建 Agent 应用。...自定义 Java 服务：实现将 HTML 页面转换为图片。 填写提示词，设置变量和编排任务。 选择 LLM。 执行热点新闻生成操作。 为什么要使用Java服务？...为什么要使用 Java 服务，而不是根据文案直接生成图片呢？ 答：因为根据文案直接生成图片，目前大模型生成图片服务，并不能满足热点新闻的生成要求。...当然，自定义服务不一定是 Java 语言实现的，其他语言也是可以的，例如 Python。...; import java.io.IOException; import java.util.UUID; @RestController @RequestMapping("/html2img") public
智能体在AI中的角色 智能体（Agent）是AI领域中一个关键的概念，它指的是能够在特定环境中自主运作并执行任务的软件实体。智能体不仅可以感知其环境，还能做出决策并采取行动以达成目标。...它使智能体能够从数据中学习并改进其性能。 监督学习：智能体通过已标记的训练数据学习预测或决策任务。 非监督学习：智能体在没有明确标记的数据中寻找模式和结构。...功能定义：列出智能体需要实现的具体功能。 场景模拟：设想智能体在不同情境下的应用案例。 性能指标：确定智能体的性能标准，如响应时间、准确性等。...智能体架构设计 智能体的架构设计是构建其内部结构和组件的过程。一个良好的架构设计能够确保智能体的灵活性、可扩展性和可维护性。架构设计的关键要素包括： 感知模块：负责收集环境信息。...这些工具和平台能够提供必要的支持，帮助开发者快速构建和测试智能体。 开发环境：选择支持智能体开发的语言和开发环境，如Python、Java等。
在AI应用爆发的今天，“智能体”早已不是科幻概念——智能客服能自主解答咨询，工业巡检智能体能识别设备故障，甚至个人助理能帮你规划日程。...但很多人不知道，这些“会自己干活”的智能体，背后都离不开一个关键支撑：AI中台。先说说AI中台到底是什么。其实它一点不玄乎，就像智能体开发的“万能工具箱+共享工坊”。...简单说，AI中台把智能体开发需要的基础技术，都提前做好、整备好，不用开发者每次都“从零造轮子”。再看智能体，它本质是“能自主完成特定任务的AI系统”。...可能有人会问：“直接开发智能体不行吗？为啥要多一个AI中台？”其实答案很简单：智能体的核心竞争力是“场景适配能力”，而不是基础技术。...没有中台，智能体开发就像“手工作坊”，效率低、成本高，还难标准化；有了中台，才能实现“流水线生产”，让智能体快速适配不同场景，从单个应用走向规模化复制。
在人工智能技术快速发展的今天，呼叫智能体（AI Call Agent）作为智能客服领域的核心应用之一，正逐渐改变企业与用户的交互方式。...本文将深入解析呼叫智能体的技术特点、核心挑战、解决方案以及典型业务场景。一、呼叫智能体的技术特点1....智能体广场与规模化部署通过“智能体广场”模式，企业可快速构建并部署多个定制化呼叫智能体。例如，针对不同业务场景（如营销、售后）设计专用智能体，实现服务规模化覆盖，显著提升运营效率。...场景扩展：从客服领域延伸至医疗、教育等垂直行业，成为智能化服务的核心基础设施。呼叫智能体作为人工智能落地的典型应用，正在重塑企业与用户的沟通方式。...未来，随着多模态交互与通用AI技术的融合，呼叫智能体有望成为全行业智能化转型的关键驱动力。
是不是现在智能体很多，所有的工作都用智能体来解决？ 智能体适合那些传统的、确定性的、基于规则的方法难以处理的工作流，所以对于能通过一些确定性编程或者流程就能解决的，其实不太需要智能体。...AI Agent的构成 模型：为智能体的推理和决策提供动力的LLM，决定了智能体的下限。 工具：智能体可用于采取行动的外部函数或API。 指令：定义智能体行为的明确指导方针和安全策略。...其中多智能体架构的运作方式：用户查询通过主智能体，主智能体创建专门的子智能体来并行搜索和处理不同信息，样例如下执行流程。 当用户提交查询时，系统会创建一个主智能体，该智能体进入迭代任务流程。...然后，它会创建专门的子智能体，每个子智能体负责特定的任务。 每个子智能体独立执行网络搜索，使用交错思维评估工具结果，并将结果返回给主智能体。...主智能体同步执行子智能体，等待每组子智能体完成任务后再继续执行下一个，这简化了协调，但也造成了智能体间信息流的瓶颈，例如，主智能体无法控制子代智能体，子智能体之间也无法协调，整个系统可能会因为等待单个子智能体完成搜索而被阻塞
简单来说，Suna就是一个全能型AI助手，它可以通过自然对话的方式帮你完成各种实际任务。它不仅仅是个聊天机器人，而是能真正帮你解决问题、自动化工作流程的数字伙伴...
应用场景： 人工智能虚拟助手：开发可以回答用户问题、执行任务、提供建议的智能助手，如Siri、Google Assistant等。...自动驾驶系统：开发可以自主控制汽车行驶的智能系统，包括感知、决策和控制等环节。 金融风控：基于大数据和机器学习算法，开发智能风控模型，对银行、保险等金融机构的风险进行评估和管理。...医疗辅助诊断：开发可以辅助医生进行疾病诊断和治疗决策的智能系统，如基于影像分析的肺癌早期诊断、基于病历数据的病情预测等。...智能客服：开发可以理解用户问题并提供解答的智能客服系统，如基于自然语言处理和深度学习的智能聊天机器人。..., "你是谁": "我是一个智能问答客服。", "天气如何": "今天天气晴朗，温度24°。", "再见": "再见，祝你有美好的一天！"
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