【AI驅(qū)動】 本文通過64張圖深入解析了LLM Agents的核心技術(shù)和未來發(fā)展趨勢。文章首先介紹了LLM Agents與傳統(tǒng)LLM的區(qū)別，強調(diào)了LLM Agents需要記憶、工具和規(guī)劃等組件協(xié)同工作。接著探討了LLM Agents的記憶機制，包括短期記憶和長期記憶，以及如何通過上下文窗口和外部數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)。文章還闡述了工具的使用，包括獲取數(shù)據(jù)和執(zhí)行操作，以及Toolformer和MCP等技術(shù)。在規(guī)劃方面，討論了推理、ReAct和Reflexion等技術(shù)，以及多Agent協(xié)作的框架和應(yīng)用。最后，文章總結(jié)了LLM Agents的構(gòu)建方式，并展望了其未來發(fā)展。

【AI驅(qū)動】 本文深入探討了AI Agent與AI Workflow的區(qū)別和聯(lián)系。AI Agent是具有自主意識的智能實體，能夠感知環(huán)境、推理決策并采取行動，強調(diào)自主學(xué)習(xí)和決策能力，適應(yīng)性強，適合處理不確定性和需靈活調(diào)整的場景。AI Workflow則是一系列預(yù)定義、有序的任務(wù)步驟組成的智能化生產(chǎn)線，強調(diào)標(biāo)準(zhǔn)化、自動化和可預(yù)測性，適合處理結(jié)構(gòu)化、重復(fù)性任務(wù)。兩者各有優(yōu)勢，適用于不同場景，未來將不斷融合進化，推動AI技術(shù)的發(fā)展。

【日積月累】 #01系統(tǒng)整體工作流程 在進入編碼部分之前，我們先對本文構(gòu)建的系統(tǒng)的主要組件有一個清晰的理解。 這個工作流程包含四個 Agent，每個 Agent 都有專門的技能。 首先，用戶的請求被提交到系統(tǒng)。 Agen...

【AI驅(qū)動】 AI Agent，也叫智能體，正處于一個快速發(fā)展階段。隨著多個新框架的出現(xiàn)和該領(lǐng)域的新投資，現(xiàn)代人工智能代理正在克服不穩(wěn)定的起源，迅速取代 RAG 成為實施重點。那么，2024 年最終會成為自主人工智能系統(tǒng)接管我們寫電子郵件、預(yù)訂航班、處理...

【AI驅(qū)動】 Agent 目前我見到的最多的翻譯是“智能體”，但是直譯是“代理”。 那 Agentic 又要翻譯成什么呢？我感覺“代理型”這樣的詞更合適。 所以為了不讓讀者混淆，我在本文直接用英文表示。 隨著 LLM 的發(fā)展，AI 的能...

【AI驅(qū)動】 關(guān)于multi-agent 隨著LLM的涌現(xiàn)，以LLM為中樞構(gòu)建的Agent系統(tǒng)在近期受到了廣泛的關(guān)注。Agent系統(tǒng)旨在利用LLM的歸納推理能力，通過為不同的Agent分配角色與任務(wù)信息，并配備相應(yīng)的工具插件，從而完成復(fù)雜的任務(wù)。 ...

【日積月累】 AI Agent方向的探索與應(yīng)用正在重塑人機協(xié)同模式，其核心由記憶、規(guī)劃、工具使用和行動四個模塊組成，展示了超越傳統(tǒng)文本生成的能力。Agent方向的探索催生了多種人機協(xié)作模式，并對軟件開發(fā)產(chǎn)生深遠影響，推動架構(gòu)從面向過程到面向目標(biāo)的遷移。盡管面臨上下文長度限制和高成本等挑戰(zhàn)，這一方向在促進智能體工具化和擬人化方面展現(xiàn)出巨大潛力，未來將在更多領(lǐng)域帶來革新性變化。

【日積月累】 智能代理是指能夠感知環(huán)境、處理信息并采取行動以實現(xiàn)特定目標(biāo)的系統(tǒng)。近年來，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，AI代理的能力得到了顯著提升。本文將圍繞“DeepSeek Agent”，探討如何利用DeepSeek模型構(gòu)建智能AI代理，并分析其在實際應(yīng)用中的潛力與挑戰(zhàn)。

【日積月累】 Agent 的應(yīng)用場景非常廣泛，從自動化測試到智能助手，再到復(fù)雜的分布式系統(tǒng)，Agent 都扮演著關(guān)鍵角色。為了更好地開發(fā)和利用 Agent，我們需要了解和使用一些常見的 Agent Tools（代理工具）。本文將圍繞“Agent Tool 有哪些”這一主題，深入探討幾種常見的 Agent Tools，并通過代碼示例展示如何在實際項目中使用這些工具。

【日積月累】 AI Agent是什么？本文深入探討了AI Agent（人工智能代理）的核心概念、技術(shù)要素、應(yīng)用場景及未來發(fā)展方向。AI Agent是一種能夠感知環(huán)境、進行決策并執(zhí)行動作的智能實體，具備自主性、感知能力、決策能力、執(zhí)行能力以及學(xué)習(xí)與適應(yīng)能力。它在智能家居、自動駕駛、工業(yè)自動化和醫(yī)療健康等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。未來，AI Agent將朝著更強的學(xué)習(xí)能力、更高的自主性和更廣泛的應(yīng)用場景發(fā)展，同時其倫理與安全問題也將成為關(guān)注焦點。通過本文，讀者可以全面理解AI Agent是什么及其在人工智能領(lǐng)域的重要性。

【AI驅(qū)動】 AI Agent的重要性在于其能夠提高效率、降低成本、增強用戶體驗，并在某些情況下提供超越人類能力的決策支持。隨著技術(shù)的發(fā)展，AI Agent正逐漸成為現(xiàn)代社會不可或缺的一部分。

【AI驅(qū)動】 我想做一個嘗試，看看能不能用盡量清晰的邏輯，給“AI外行人士”（當(dāng)然，我也是）引入一下LangChain，試著從工程角度去理解LangChain的設(shè)計和使用。同時大家也可以將此文檔作為LangChain的“10分鐘快速上手”手冊，本意是希望幫助需要的同學(xué)實現(xiàn)AI工程的Bootstrap。

【最佳API】 本文將深入探討數(shù)據(jù)庫API的技術(shù)實現(xiàn)、管理工具、集成問題及其解決方案，并提供實用的總結(jié)和建議。

【API使用場景】 本文主要介紹了AI Agent的背景，概念，探討了AI Agent網(wǎng)關(guān)插件的使用方法，效果以及實現(xiàn)原理。希望對你有幫助！

【AI驅(qū)動】 多代理(Agent)模式是Coze扣子平臺提供的一種功能，它允許用戶在構(gòu)建聊天機器人時使用多個智能體（Agent）。這種模式適用于需要處理更復(fù)雜、功能更全面的機器人場景。