【AI驅(qū)動(dòng)】 在現(xiàn)代軟件開(kāi)發(fā)中，API 設(shè)計(jì)的開(kāi)放性和效率至關(guān)重要。通過(guò)大語(yǔ)言模型（LLM）的支持，可以構(gòu)建更加智能和高效的 API 體系。本文將介紹如何設(shè)計(jì)大語(yǔ)言模型友好的 API，幫助企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中提升架構(gòu)能力。我們將探討 API 設(shè)計(jì)的常見(jiàn)挑戰(zhàn)以及如何利用 LLM 技術(shù)來(lái)解決這些問(wèn)題，并提供實(shí)用的設(shè)計(jì)模式和實(shí)施步驟。

【AI驅(qū)動(dòng)】 本文詳細(xì)演示了如何使用coze的多agent功能，搭建功能更加全面和復(fù)雜的AI Bot。

【AI驅(qū)動(dòng)】 根據(jù) GitHub 的研究，到 2023 年，多達(dá) 92% 的美國(guó)開(kāi)發(fā)人員會(huì)在 "工作內(nèi)外 "使用人工智能編碼工具。 GitHub進(jìn)行的另一項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn)，使用Copilot（GitHub開(kāi)發(fā)的一款工具）的人完成任務(wù)的速度比沒(méi)有使用該工具的人快...

【API解決方案】 本指南旨在幫助開(kāi)發(fā)者快速上手Coze API，了解從注冊(cè)到實(shí)際調(diào)用的全過(guò)程，并掌握其在不同場(chǎng)景下的應(yīng)用，以充分發(fā)揮Coze平臺(tái)的潛能。

【AI驅(qū)動(dòng)】 本篇文章主要分享的是如何基于已有的服務(wù)創(chuàng)建免費(fèi)API插件(今日頭條新聞)并通過(guò)工作流的方式和大模型鏈接起來(lái)的。最終再通過(guò)發(fā)布到公眾號(hào)的方式，實(shí)現(xiàn)了實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景的運(yùn)用。

【API解決方案】 本文將詳細(xì)展示如何使用扣子（coze）智能體API開(kāi)發(fā)一個(gè)起床文案生成器，用于自己的鴻蒙應(yīng)用中生成”千人千面“的起床文案。

【學(xué)習(xí)各類API】 AI生成API的應(yīng)用范圍廣泛，適用于任何需要自動(dòng)化和智能化內(nèi)容生成的場(chǎng)景，是現(xiàn)代數(shù)字化轉(zhuǎn)型和創(chuàng)新的重要工具。

【學(xué)習(xí)各類API】 伴隨人工智能發(fā)展，大模型平臺(tái)借深度學(xué)習(xí)處理海量數(shù)據(jù)，其 API 成為推動(dòng)行業(yè)創(chuàng)新關(guān)鍵，于多領(lǐng)域顯著提升運(yùn)營(yíng)與服務(wù)質(zhì)量，促使市場(chǎng)對(duì)高效、穩(wěn)定、安全的 API 需求劇增

【AI驅(qū)動(dòng)】 為了探討這一主題，紅杉美國(guó)團(tuán)隊(duì)在"Training Data"播客上與LangChain的創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Harrison Chase進(jìn)行了交談。Harrison在ChatGPT甚至發(fā)布之前就開(kāi)始創(chuàng)建支持大型語(yǔ)言模型的智能體基礎(chǔ)設(shè)施，LangChain已經(jīng)成為開(kāi)發(fā)智能體應(yīng)用程序的默認(rèn)框架。

【AI驅(qū)動(dòng)】 AI API（人工智能應(yīng)用程序接口）是一種軟件中間件，它允許開(kāi)發(fā)者和企業(yè)通過(guò)編程方式訪問(wèn)和集成人工智能服務(wù)到他們自己的應(yīng)用程序、網(wǎng)站或系統(tǒng)中。AI API通常由專業(yè)的AI服務(wù)提供商開(kāi)發(fā)和維護(hù)，使得用戶無(wú)需深入了解復(fù)雜的AI算法和模型就可以使用這些高級(jí)功能。

【AI驅(qū)動(dòng)】 本文是 新加坡科研局首席AI研究員黃佳 在CSDN直播間主題分享的文字版。

【AI驅(qū)動(dòng)】 本文對(duì)LLMs工具學(xué)習(xí)方面的現(xiàn)有工作進(jìn)行全面調(diào)查。

【AI驅(qū)動(dòng)】 AI?AI Agent?代碼講解ai?AI Agent架構(gòu)?AI大模型 生成式AI和AI Agent將徹底改變我們工作的方式，本文全面解析7大Agent認(rèn)知框架的設(shè)計(jì)理解和實(shí)現(xiàn)方式。? ? ? ? ?

【AI驅(qū)動(dòng)】 在當(dāng)下大模型的早期，究竟什么樣的 Agent 才是商業(yè)化真正需要的。什么樣的場(chǎng)景下，Agent 才能發(fā)揮其最大的價(jià)值？

【AI驅(qū)動(dòng)】 這是一篇由IBM和微軟的研究人員于2024年4月發(fā)表的名為《The Landscape of Emerging AI Agent Architectures for Reasoning, Planning, and Tool Calling: A Survey》的論文，論文詳細(xì)研究并分析了當(dāng)前AI Agent架構(gòu)的發(fā)展概況，主要關(guān)注AI Agent在實(shí)現(xiàn)復(fù)雜目標(biāo)時(shí)所需的推理、規(guī)劃和工具調(diào)用能力。