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智能体｜AI Agent 框架介绍
智能体 Agent 核心是通过与环境交互更好的完成用户的指令或任务。一个合格的智能体应该具有那些能力，这些能力面临何种困难，又有那些的解决方案。 为建立起Agent的知识体系，本文围绕Agent的框架主要介绍： 1）从功能、核心能力以及工程落地三个维度介绍Agent框架 2）Agent 大脑核心：规划、推理和自我反思能力的建设 3）Function 1.1，功能维度 复旦大学张奇团队在关于Agent的综述中，将基于大语言模型的智能体分为三功能模块：大脑 Brain、感知 Perception) 与行动 Action。 一个智能体的所具有的核心能力是一致的，本文以Planning、Memory和Tool use 为框架进行介绍。 2，规划 Planning 从完成任务的维度，智能体对任务进行拆解，然后对拆解的步骤进行反思。
97410编辑于 2026-01-18 - 来自专栏AI前沿技术
智能体｜ Agent Skill 技术介绍
在 Anthropic 的 Agent 体系里，Skill 是让 AI 从“聊天机器人”变成“专业智能体”的核心。 可以把它理解成，给 AI 安装一个永久生效的插件，把工作流程固化成可调用的技能。 2.2，skill 运行架构 从整个宏观上介绍，模型运行的虚拟环境，以及整个和模型交互的流程。 ## Guidelines - Guideline 1 - Guideline 2 为了使用这个技能，只需要做这3步： 1. 把上面这段保存为 SKILL.md 2. 上传到特定目录下，虚拟系统会自动加载。或者上传到第三方平台。 3. 试着做一个属于自己的 Skill，哪怕只是一个周报生成器，你会真切感受到： 让 AI ，成为你的专属智能体，Skill 是我们迈出的又一大步！
37920编辑于 2026-04-02 - 来自专栏周拱壹卒
典型智能体框架介绍及实战
对于智能体框架的理解 什么是智能体？ of Large Language Model Based Agents: A Survey》[2]认为智能体由三部分组成： Brain：大脑，负责自然语言理解及交互、知识存储及应用、长短期记忆及检索 简单概括 智能体 = LLM + 记忆 + 工具 + 流程 什么是智能体框架？ 抽象构建智能体应用的通用过程， 封装不变步骤， 提供便捷定制及调整智能体各部分组件方式的智能体构建工具， 并提供独立、内嵌、API 等形式的智能体能力发布访问形式。 为什么要用智能体框架？ 构建知识库 准备用于扩展 LLM 的知识内容，导入到知识库中，实现检索增强生成（RAG）； 2.
2.1K10编辑于 2024-08-21 - 来自专栏AI工具&&产品
关于智能体平台mulerun的相关介绍
大家好，我是阑梦清川1.mulerun平台介绍今天上午看到了一篇文章，说是出现了一个能够帮你赚钱的AI agent，名字叫做mulerun,翻译叫做骡子，并且是使用的邀请码机制，免费的1000积分，也就是 10美元，说实在的，我本身对于AI就比较感兴趣，我肯定是去向这个博主索要了几个邀请码，但是这个过程真的非常艰难，我自己手里有几个，文章末尾我会介绍邀请码获取方式；其实这个页面非常简洁，主页就是这个智能体的广场 ，左边的这个主要是两个部分：1）files这个是如果你有能力，你可以上传自己的智能体，并且别人使用好像就有收益或者积分；2）clooection就是你收藏的智能体，你点开的每一个智能体，可以点击收藏，就可以看到了 3）目前这个广场里面的智能体的数量比较少，我数了一下，大概是30个左右，后面可能开发者越来越多，这个智能体的数量也会越来越多；2.我尝试的智能体2.1全平台下载智能体第一个智能体：我尝试的是下面的这个all-in ，mulerun之所以被疯狂传播，其实就是因为下面几个原因：1）打破了设备的存储局限，这个智能体平台提供全套的运行环境，支持外部存储2）本地持久化，mulerun保证我们的AI智能体长期运行，避免对于集中式存储的依赖
1.4K10编辑于 2025-08-29 - 来自专栏panzhixiang
大模型多智能体简单应用案例介绍
多智能体角色的说明 最近在尝试 LLM Multi Agent（多智能体）的应用场景，下面给一个最近觉得还比较好用，也不是很麻烦的案例。 llm_config_deepseek = { "model": "deepseek-chat", "api_key": "sk-bbd9c7ce03e247a099e3c0506aa2a0ea 或者 3，设置 1 的话效果一般没有 2 好，大于3的话又显得太繁杂了。 问题诊断 - 症状分析和分类 - 初步影响评估 - 可能的根因列表 - 需要收集的额外信息 2. 问题分析 - 根因定位方法 - 影响评估报告 2. 技术方案 - 自动化实现代码 - 监控集成方案 - 验证测试方法 3.
83110编辑于 2025-02-11 智能体案例分析：IT新闻聚合智能体
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 article in response.css('div.post-block'): yield { 'title': article.css('h2 a::text').get(), 'url': article.css('h2 a::attr(href)').get(), 'timestamp F1-score>0.92 摘要质量：ROUGE-L>0.75 系统可用性：99.95% SLA 行业应用数据显示： 企业用户平均减少67%的信息收集时间 重大技术事件发现速度提升40% 误报率控制在2%
36011编辑于 2025-12-17智能体来了！2026智能体开发全面指南
智能体来了！2026智能体开发全面指南 一、 繁华落尽后的“平静”：技术背后的选择逻辑“真正深入使用 AI 之后，我反而更平静了。” 在过去这段时间里，我深入钻研了 Python 编程、探究了 AIGC 的视觉极限、搭建了复杂的流程智能体、甚至深入到了 STM32 的硬件底层。 而顶级的 AI 大模型与 Agent（智能体），正是我能遇到的认知最高、脾气最好、思维最完善的存在。在我的「心枢」系统里，AI 不仅仅是执行任务的“器”，它更是我最好的老师、朋友、教练和员工。 它的核心公式是：理解目标（Layer 1）→ 协助决策（Layer 2&3）→ 自动执行（Layer 2&5）→ 持续表达（Layer 4）。 礼包内包含（持续更新）：多维提示词库：包含智能体设计规范、AI 绘画精准词簇、AI 视频叙事 Prompt。ComfyUI 极客工作流：从零搭建好的 json 配置文件，导入即用。
32710编辑于 2026-01-24- 来自专栏全栈程序员必看
ireport结构体介绍
一个报表的结构大致是几个部分：title、pageHeader、columnHeader、detail、columnFooter、pageFooter、lastPageFooter、summary以及groupHeader、groupfooter。 如下图：
1K30编辑于 2022-09-30 - 来自专栏Go语言学习专栏
2 - AI 应用开发 - AI 超级智能体项目教程
2）对话型提示词（Conversational Prompts）：模拟自然对话，以问答形式与 AI 模型交互。 你认为人工智能会在未来取代人类工作吗？ 什么是人工智能？ 2）复合提示词（Compound Prompts）：包含多个相关指令或步骤的提示词。 分析下面这段代码，解释它的功能，找出潜在的错误，并提供改进建议。 利用资源 1、Prompt 学习 网上和 Prompt 优化相关的资源非常丰富，几乎各大主流 AI 大模型和 AI 开发框架官方文档都有相关的介绍，推荐先阅读至少 2 篇，比如： Prompt Engineering 请提供一个社交媒体营销计划，针对一款新上市的智能手表。计划应包含: 1. 目标受众描述 2. 三个内容主题 3. 每个平台的内容类型建议 4. 设计一个智能家居系统的基础架构: 1. 首先用文字描述系统的主要功能和组件 2. 然后创建一个系统架构图(用ASCII或文本形式表示) 3. 接着提供用户交互流程 4.
40210编辑于 2026-03-17 - 来自专栏机器学习算法与Python学习
开源星际争霸2多智能体挑战smac
转自：专知 SMAC是Github上的一个用于在暴雪星际争霸2上进行多智能体协同强化学习（MARL）的环境。 SMAC用了暴雪星际争霸2的机器学习API和DeepMing的PySC2为智能体与星际争霸2的交互提供了友好的接口，方便开发者观察和执行行动。 https://github.com/oxwhirl/smac 安装SMAC pip install git+https://github.com/oxwhirl/smac.git 另外，星际争霸2也是要安装的 示例代码 ---- 在下面的代码中，独立的智能体在接收到观察和全局状态后会执行随机策略。 from smac.env import StarCraft2Env import numpy as np def main(): env = StarCraft2Env(map_name=
1.6K20发布于 2019-03-07 - 来自专栏算法之名
AI智能体
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
78310编辑于 2024-09-29 - 来自专栏云时之间
智能体结构
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。 这些令人望而生畏的容量，意味着：1:这个世界没有一个实际的智能体可以保存该表的空间。2：设计者没有时间来创建该表。3：没有智能体能够从他的经验中学习正确的表条目。 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
1.4K70发布于 2018-04-11 智能体（Agent）全面解析：什么是智能体agent
一、什么是智能体（Agent）？智能体是一个能够自主思考、决策、调用工具的智能代理系统。 它不仅仅是简单的问答机器人，而是具备以下核心能力的自主系统：思考能力：理解用户意图，分析任务需求决策能力：规划执行步骤，选择合适工具行动能力：调用外部工具，执行具体操作记忆能力：记住上下文，积累经验智能体的价值智能体的出现 智能体的核心优势大脑：LLM提供强大的理解和推理能力undefined记忆：记住对话历史，保持上下文连贯工具：灵活调用各种外部能力二、两种搭建智能体的路径根据技术门槛和应用场景，智能体的搭建主要有两种方式 即开即用适用人群业务人员、产品经理、运营人员技术门槛无需编程基础开发速度分钟级搭建应用场景自媒体文案批量生成、客服自动回复、简单任务自动化优点：可视化拖拽界面，操作简单内置丰富工具和模板快速验证业务想法降低AI应用门槛2️⃣ 随着LLM能力的不断提升和工具生态的日益丰富，智能体将在更多领域发挥重要作用，成为我们工作和生活中不可或缺的智能伙伴。您好，我是肥晨。
2.5K21编辑于 2026-03-02- 来自专栏农民工前端
智能体（Agent）全面解析：什么是智能体agent
一、什么是智能体（Agent）？ 智能体是一个能够自主思考、决策、调用工具的智能代理系统。 智能体的出现，让AI从单纯的"对话者"进化为真正的"执行者"。 智能体的核心优势 大脑：LLM提供强大的理解和推理能力 记忆：记住对话历史，保持上下文连贯 工具：灵活调用各种外部能力 二、两种搭建智能体的路径 根据技术门槛和应用场景，智能体的搭建主要有两种方式： 1️⃣ 技术门槛 无需编程基础 开发速度 分钟级搭建 应用场景 自媒体文案批量生成、客服自动回复、简单任务自动化 优点： 可视化拖拽界面，操作简单 内置丰富工具和模板 快速验证业务想法 降低AI应用门槛 2️⃣ 随着LLM能力的不断提升和工具生态的日益丰富，智能体将在更多领域发挥重要作用，成为我们工作和生活中不可或缺的智能伙伴。
94910编辑于 2026-03-03 Composer 2：基于强化学习的智能编程体训练
Composer 2 的训练流程该训练流程将一个强大的通用模型转化为专门的编程智能体。 一个智能体可能读取数十个文件、执行多个 shell 命令，并与环境进行数百轮交互。为了让模型保持有效而不撑爆上下文窗口，Composer 2 依赖于自摘要。 这种方法使用的令牌显著减少，允许高效的 KV 缓存重用，并通过使智能体保持接地气来持续减少复杂任务中的错误。塑造智能体行为虽然功能正确性是首要目标，但开发者体验同样重要。 结论Composer 2 证明，从一个强大的通用模型开始，并应用领域专用的 RL，可以创建出前沿级别的工程智能体。 智能体编码的演变将依赖于缩小模型训练方式与实际工作环境之间的差距。FINISHED
2100编辑于 2026-04-18- 来自专栏林欣哲
人工智能的智能体
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。
2K60发布于 2018-04-10 - 来自专栏Go语言学习专栏
7 - AI 智能体构建 - AI 超级智能体项目教程
具体内容包括： AI 智能体概念与特点 智能体实现关键技术 使用 AI 智能体的多种方式 OpenManus 实现原理 自主实现 Manus 智能体 智能体工作流编排 A2A 协议 一、什么是智能体？ 下图是官方介绍的 Demo，OWL 可以自动打开我们的浏览器访问网页，执行滚动、点击、打字操作，并且实时抓取网页信息： A2A 协议 什么是 A2A 协议？ A2A（Agent to Agent）也是最近很热门的一个概念，简单来说，A2A 协议 就是为 “智能体之间如何直接交流和协作” 制定的一套标准。 A2A 的安全关注点：更关注智能体网络中的身份认证、授权和信任链。A2A 需要解决“我怎么知道我在和谁通信”、“这个智能体有权限请求这项任务吗”、“如何防止恶意智能体窃取或篡改任务数据” 等问题。 对于一个成熟的智能体系统，可能会同时运用 MCP 和 A2A，MCP 负责某个智能体内部调用工具完成任务，A2A 负责智能体之间协同完成任务。
66710编辑于 2026-03-17 - 来自专栏生命科学
外泌体介绍 - MedChemExpress
走近外泌体此前，小 M 已经给大家介绍过外泌体了 该文介绍了构建的 SARS-CoV-2 的 RBD 抗原修饰的人源肺球细胞外泌体，作为可雾化吸入的 COVID-19 疫苗 (RBD-Exo 疫苗)，RBD-Exo 疫苗经冻干后在室温下稳定 3 个月以上 并且由于外泌体的强同源靶向能力，RBD-Exo 疫苗被雾化吸入后在呼吸道及肺组织表现出更长驻留时间，在动物实验中，两剂 RBD-Exo 疫苗可减弱重症肺炎，并减少 SARS-CoV-2 活病毒感染后的炎症浸润 CD9)、热休克蛋白家族 (HSP60/HSP70/HSPA5/CCT2/HSP90) 和一些细胞特异性蛋白。 Exosomes decorated with a recombinant SARS-CoV-2 receptor-binding domain as an inhalable COVID-19 vaccine
77760编辑于 2023-01-04 - 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。 TENCENT_VECTOR_DB_SHARD: ${TENCENT_VECTOR_DB_SHARD:-1} TENCENT_VECTOR_DB_REPLICAS: ${TENCENT_VECTOR_DB_REPLICAS:-2} restart: always environment: XPACK_ENCRYPTEDSAVEDOBJECTS_ENCRYPTIONKEY: d1a66dfd-c4d3-4a0a-8290-2abcb83ab3aa
1.1K00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.
1K00编辑于 2025-02-06
腾讯云开发者
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