- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏算法之名
AI智能体
langchain 概述 langchain是LLM与AI应用的粘合剂，是一个开源框架，旨在简化使用大型语言模型构建端到端应用程序过程，它也是ReAct(reason+act)论文的落地实现。 chains，langchain把提示词、大语言模型、结果解析封装成chain，并提供标准的接口，以便允许不同的chain形成交互序列，为AI原生应用提供端到端的chain。 content='Hi.'), SystemMessage(content='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 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 的诗')] streaming_chat(messages) 运行结果 智能助手显神通， 问答之间意无穷。
45910编辑于 2024-09-29 - 来自专栏算法之名
AI智能体(六)
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。 } DEBUG: ${DEBUG:-false} FLASK_DEBUG: ${FLASK_DEBUG:-false} SECRET_KEY: ${SECRET_KEY:-sk-9f73s3ljTXVcMT3Blb3ljTqtsKiGHXVcMT3BlbkFJLK7U DEPLOY_ENV: ${DEPLOY_ENV:-PRODUCTION} CHECK_UPDATE_URL: ${CHECK_UPDATE_URL:-https://updates.dify.ai ENDPOINT: ${S3_ENDPOINT:-} S3_REGION: ${S3_REGION:-us-east-1} S3_BUCKET_NAME: ${S3_BUCKET_NAME:-difyai } S3_ACCESS_KEY: ${S3_ACCESS_KEY:-} S3_SECRET_KEY: ${S3_SECRET_KEY:-} S3_USE_AWS_MANAGED_IAM: $
62900编辑于 2025-02-06 - 来自专栏算法之名
AI智能体(四)
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.
42700编辑于 2025-02-06 - 来自专栏算法之名
AI智能体(二)
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。' model_name': 'glm-4', 'finish_reason': 'stop'}, id='run-b982480c-39d9-4445-8888-62a10339ef86-0')]} 状态持久化 许多AI
35210编辑于 2024-10-05 - 来自专栏算法之名
AI智能体(五)
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 - RunnableCoder: The sum of [1, 2, 3, 4, 5] is 15 The sum of [-1, 0, 1, 2, -3] is -1 编写开发需求文档 test_pm.py 3. 需求更新: 如果需求是对现有需求的更新，则更新 PRD 文档。
39300编辑于 2025-02-06 - 来自专栏AI技术应用
AI智能体的开发
AI智能体的开发技术方案是一个复杂且多层面的决策过程，它需要根据智能体的具体功能、性能要求、部署环境、可扩展性以及团队的技术栈来综合考量。 以下是一个全面且分层的AI智能体开发技术方案，涵盖了从数据到部署的各个环节。 强化学习 (如果需要): Stable Baselines3/Ray RLlib: 用于训练决策制定型智能体，例如游戏AI、资源调度。 4 智能体逻辑与编排这是将AI模型能力“串联”起来，实现复杂行为的核心。Prompt Engineering: 精心设计给LLM的指令，定义智能体的角色、目标、约束和输出格式。 通过对上述各个层面的精心规划和技术选型，可以构建出健壮、高效且智能的AI智能体。
57910编辑于 2025-06-16 【AI智能体的应用】
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！"
12710编辑于 2025-08-29- 来自专栏AI
AI 智能体（AI Agent）的应用
AI 智能体（AI Agent）的应用非常广泛，几乎涵盖了我们生活的方方面面。它们能够自主地感知环境、做出决策并执行行动，从而完成各种复杂的任务。以下是一些 AI 智能体的典型应用场景。 客户服务：智能客服机器人： 能够 24/7 回答客户的常见问题、处理订单、提供技术支持等，提高客户服务效率和满意度。例如，银行、电商平台的在线客服。 3. 医疗健康：疾病诊断： 能够分析医学影像、病历等数据，辅助医生进行疾病诊断，提高诊断的准确性和效率。药物研发： 能够加速药物研发过程，例如通过模拟分子相互作用来预测药物的疗效。 百度的文心一言 APP 上的智能体： 可以进行“视频对话”、背单词、纠正口语，还可以通过 AI 智能体模拟面试、与 AI 古人对话等，体现了 AI 智能体在内容创作和人机交互方面的应用。 总而言之，AI 智能体正在深刻地改变着我们的生活和工作方式。随着技术的不断发展，AI 智能体的应用领域还将不断拓展，为我们带来更多的便利和创新。
68910编辑于 2024-12-23 - 来自专栏AI技术应用
AI 智能体（AI Agent）的开发
AI 智能体（AI Agent）的开发是一个复杂且多阶段的过程，涉及需求分析、算法设计、模型训练、系统集成和部署等多个环节。以下是 AI 智能体开发的典型流程。 1.需求分析与定义1.1明确目标确定 AI 智能体的核心功能和应用场景（如聊天机器人、推荐系统、自动驾驶等）。定义智能体的输入、输出和交互方式。 3.模型设计与开发3.1选择算法根据任务需求选择合适的算法：监督学习：分类、回归。无监督学习：聚类、降维。强化学习：决策优化。深度学习：图像识别、自然语言处理。 验证 AI 智能体在实际场景中的表现。6.3用户测试邀请目标用户进行测试，收集反馈。根据反馈调整模型和系统。7.部署与监控7.1部署环境选择部署平台（如云端、边缘设备）。 总结AI 智能体的开发流程包括需求分析、数据收集、模型设计、训练与评估、系统集成、测试验证、部署监控和维护迭代。通过合理规划和使用工具，可以高效地开发出功能强大、性能优异的 AI 智能体。
2K20编辑于 2025-02-18 - 来自专栏产品笔记
什么是AI Agent（智能体）？
Chatgpt发布了GPTs，钉钉发布了AI助理，在AI时代 AI agent（智能体）是大模型落地业务场景的主流形式，那什么是AI Agent？ 01 — 什么是AI Agent？ AI Agent是指人工智能代理（Artificial Intelligence Agent）是一种能够感知环境进行自主理解，进行决策和执行动作的智能体。 因此将大模型作为AI Agent的核心大脑，实现将复杂任务拆解成可以实现的子任务等能力，构成具备自主思考决策和执行任务的智能体。 自省框架使AI Agent能够修正之前的决策，从而不断优化。这种反思和细化可以帮助 Agents 提高自身的智能和适应性。 2. AI Agent主要通过长期以及完成很多复杂任务，如阅读PDF、知识库等。 ③、向量数据库通过将数据转化为向量存储。 3.
19.3K11编辑于 2024-01-15 - 来自专栏APP开发
AI智能体的开发流程
开发一个AI智能体是一个从抽象概念到具体产品的系统性工程，它远不止是编写代码，更融合了产品思维、软件工程和人工智能的精髓。 这个架构决定了智能体如何思考和行动。接下来是技术栈选型。这包括选择底层的大语言模型，是根据任务复杂度和成本选择GPT-4o、Claude 3还是开源模型？选择哪个开发框架？ 这是智能体智能的灵魂所在。代码需要驱动智能体执行一个工具，观察其结果，然后让LLM判断：任务是否完成？是否需要调整计划并尝试下一步？这个循环让智能体具备了试错和自我修正的能力。 这个过程让智能体从一个静态的程序，真正进化为一个能够与用户共同成长的“生命体”。综上所述，AI智能体的开发流程是一个从概念到产品，再到持续进化的动态闭环。 它要求开发者不仅是程序员，更是产品经理和心理学家，深刻理解用户需求，并精心设计智能体的思维和行为模式。通过严谨的流程和持续的迭代，我们才能构建出真正可靠、有用且能不断自我完善的AI伙伴。
17410编辑于 2025-10-10 - 来自专栏AI
AI智能体的开发框架
AI 智能体的开发框架是一系列工具、库和平台的集合，旨在简化和加速 AI 智能体的构建、训练和部署过程。 AI 智能体应用。 AI 智能体开发框架的共同特点：智能体框架： 定义智能体的结构和行为，包括感知、决策和行动等模块。强化学习算法： 提供多种强化学习算法，用于训练智能体。 环境模拟： 提供模拟环境，用于训练和测试智能体。总而言之，选择合适的 AI 智能体开发框架需要根据具体项目需求进行评估。 理解不同框架的特点和适用场景，可以帮助你做出更明智的选择，并更高效地开发出强大的 AI 智能体。
46010编辑于 2024-12-25 - 来自专栏AI技术应用
AI智能体平台的搭建
搭建一个AI智能体平台是一个系统工程，需要综合考虑技术架构、组件选型、开发流程和运维管理。基于我们之前讨论的平台组件和功能，以下是搭建AI智能体平台的主要步骤和关键考虑因素。1. AI/ML框架： 集成TensorFlow, PyTorch等机器学习和深度学习框架，支持智能体中的模型训练和推理。 3. 组件开发与实现 (Component Development & Implementation):智能体框架/引擎开发： 实现智能体的加载、实例化、状态管理、生命周期控制和基本的运行循环。 人才： 搭建和运营AI智能体平台需要跨领域的专业人才，包括AI工程师、后端工程师、DevOps工程师、数据科学家等。生态系统： 考虑平台是否需要开放API或SDK，构建开发者社区，形成生态系统。 搭建AI智能体平台是一个持续演进的过程，通常从核心功能开始，逐步完善其他模块，并根据实际应用的需求和反馈进行迭代优化。
77810编辑于 2025-04-29 - 来自专栏AI技术应用
AI智能体的功能规划
AI智能体的功能规划需围绕其核心定位（如效率工具、决策助手、交互伙伴等），结合用户需求、技术可行性及场景特点，系统性地设计“基础功能+进阶能力”，确保智能体既能解决核心问题，又能通过差异化功能提升竞争力 一、基础功能：智能体的“必备能力”基础功能是智能体运行的核心支撑，确保其能完成最基本的感知、认知与交互任务，适用于所有类型的AI智能体（无论垂直领域或通用场景）。1. 二、进阶功能：智能体的“差异化竞争力”进阶功能是智能体满足特定场景需求、提升用户体验与价值的关键，需根据目标用户（如B端企业、C端消费者）和领域（如医疗、教育、金融）针对性设计。1. 动态内容推荐：根据用户画像推荐个性化内容（如教育智能体为小学生推荐拼音课程，为大学生推荐考研资料）。交互风格适配：调整回复语气与复杂度（如对老年人用简单词汇，对专业人士用术语）。3. 五、总结AI智能体的功能规划需遵循 “基础功能打地基，进阶能力塑差异” 的原则：基础功能 是刚需（如理解用户输入、提供有效回复），确保智能体“能用”；进阶功能 是壁垒（如个性化推荐、复杂任务处理），决定智能体
17300编辑于 2025-09-01 - 来自专栏AI技术应用
AI智能体的技术架构
AI智能体的技术架构多种多样，取决于智能体的复杂程度、应用领域以及所需的能力。但通常而言，一个AI智能体的技术架构会围绕其核心的“感知-决策-行动”循环来构建，并包含支持这些过程的内部组件。 3.有目标智能体 (Goal-Based Agents):特点： 拥有明确的目标，并通过规划来决定行动序列以达到目标。需要对环境和行动效果有一定了解。架构： 感知模块： 获取环境信息。 3.基于效用智能体 (Utility-Based Agents):特点： 除了目标，还考虑行动结果的“效用”或“偏好”，旨在选择能够最大化预期效用的行动。适用于结果具有不确定性的环境。 智能体的内部关键组件的技术实现 (Technical Implementation of Key Internal Components):无论采用哪种架构模式，一个AI智能体通常会包含以下技术组件的实现 总结来说，AI智能体的技术架构是将感知、知识、决策和行动这几个核心功能通过合适的软件模块和技术栈进行组合和实现。选择哪种架构模式和具体技术取决于智能体的复杂性要求以及其所处的运行环境。
87810编辑于 2025-04-29 - 来自专栏设计模式
如何打造高效AI智能体？
三个核心观点： 别啥都用智能体 越简单越好 像智能体一样思考 几年前大家刚开始玩AI时，做的都是基础功能——比如总结、分类、提取信息，这些当时觉得超神奇，现在已成标配。 可能智能体会更全能，或者多个智能体协作干活。总之它们越自主，就越有用，但成本、延迟和出错风险也越高。 第一点：别啥都用智能体智能体适合处理复杂高价值的任务，不是万能升级方案。啥时候该用智能体？ 任务价值：智能体探索会烧很多算力，得值回票价。比如客服系统如果每次对话预算只有10美分（约3-5万token），用工作流处理常见情况就够了。 你闭着眼点鼠标，等3-5秒才能看新截图——可能点对了，也可能把电脑关机了！这种"操作盲区"会循环发生。 ） 总结：AI智能体要用对场景、简单起步、理解它的局限。
12300编辑于 2025-04-23 - 来自专栏AI技术应用
AI智能体的开发流程
AI智能体的开发流程是一个多阶段、迭代的过程，它将机器学习、软件工程和领域知识结合在一起，旨在创建一个能够感知、推理、学习和行动的自主系统。下面是一个详细的AI智能体开发流程。1. 需求分析与概念化 (Requirement Analysis & Conceptualization)这是所有项目的基础，对于AI智能体尤为重要，因为其能力和边界需要清晰定义。 （例如：准确率、响应时间、用户满意度、效率提升等） 用户/环境： 智能体将为谁服务？在什么环境下运行？1.2 确定智能体类型与能力： 感知： 智能体需要从环境中获取哪些信息？ 3. 模型选择与开发 (Model Selection & Development)这是AI智能体的“大脑”构建阶段。 监控、维护与迭代优化 (Monitoring, Maintenance & Iterative Optimization)AI智能体不是“一次性”产品，需要持续的监控和优化。
72310编辑于 2025-06-16 - 来自专栏人工智能极简应用
AI智能体研发之路-工程篇（一）：Docker助力AI智能体开发提效
path of the, first specified, Compose file) -p, --project-name string Project name 四、总结 现在不仅AI
42010编辑于 2024-08-13 - 来自专栏APP开发
AI智能体的开发流程
AI 智能体是能够自主感知、规划、决策和执行复杂任务的软件系统。开发一个成功的 AI 智能体需要跨越传统软件开发和高级 AI 工程的多个阶段。 3. 工具与行动模块开发（Tools & Actions）工具设计与注册： 识别智能体完成任务所需的外部工具（例如：网络搜索、代码解释器、日历 API、内部 CRM 接口）。 部署环境将智能体部署到云端服务器，配置高可用性和弹性伸缩，以应对用户并发请求。2. 性能与成本监控延迟监控： 实时监控智能体执行任务所需的总时间，特别是 LLM 调用延迟和 RAG 检索时间。 3. 持续优化经验学习： 收集智能体在实际运行中遇到的失败案例和低效推理路径。RAG 迭代： 根据用户的反馈和查询模式，持续更新和优化知识库中的数据。 遵循这一框架，开发者可以构建出稳定、高效且具备学习能力的 AI 智能体，使其能够在复杂的真实世界环境中执行有价值的任务。
14610编辑于 2025-10-10 - 来自专栏AI技术应用
AI 智能体的开发技术
AI 智能体的开发框架是用于构建和部署 AI 智能体的软件工具和技术的集合。它们提供了一组预先构建的组件、API 和工具，简化了智能体的开发过程。以下是一些常见的 AI 智能体开发框架。1. AutoGen特点： 由微软推出，用于多智能体协作 包含用户智能体和助手智能体两种角色 支持智能体之间的交互和协作 适用于：需要多个智能体协同完成任务的应用3. OpenAI Gym特点： 由 OpenAI 推出，用于强化学习算法的开发和评估 提供各种强化学习环境 方便开发者测试和比较不同的算法 适用于：需要进行强化学习算法研究的应用如何选择 AI 智能体开发框架 选择 AI 智能体开发框架时，需要考虑以下因素：项目需求：确定智能体的功能需求、交互方式、学习方式等。技术栈：选择与现有技术栈兼容的框架，降低开发成本。开发团队：考虑开发团队的技术能力和经验。 总结AI 智能体开发框架是构建 AI 智能体的重要工具，选择合适的框架可以提高开发效率、降低开发成本。希望以上信息能帮助您更好地了解 AI 智能体开发框架。
24110编辑于 2025-02-18
腾讯云开发者
