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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。 能力规则（AI 要做什么、遵循什么逻辑） 3. 输出格式（固定结构、语气、风格、步骤） 你只需要按模板填空，就是一个专业 Skill，比如官方给的一个例子。 3. 加载后直接说：“和技能相关的任务” AI 就会严格按你的规则，输出一份标准、统一、高质量的报告结果。 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？ Introduction to LLM Agents agent3 Nvidia 技术博客《Introduction to LLM Agents》[3]认为一个智能体有四个关键组件： Agent Core 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？ 流程编排 通过预先编排好的流程，弥补开源大语言模型任务分解编排能力不足的缺陷；或设定领域业务流程； 3. 调试 即时查验智能体能力，并能够追溯回复内容的来源和耗时等； 4.
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 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 /shared-sessions/9da48b00-5291-4723-a469-16c83757b11e下面的这个是第三个尝试的智能体，也出现了类似的错误：3.总结和理解可见，目前这个智能体是可能出现 ；3）通过自动化的脚本工具，可以方便爱发着快速的创建智能体；因此mulerun是智能体的重构，实现了从“沙箱”到“真正的计算机”的转变，使得AI突破传统限制，快速扩展新的应用的场景；这些，可能都是mulerun
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。 擅长写代码、把流程和操作自动化 sre_reflection 这个角色用于反思，他会对前面两个 Agent 的回答进行反色，找出问题，并提供优化建议 sre_engineer_00 这个角色主要用于总结前 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。 排查方案 - 具体排查步骤 - 使用的工具和命令 - 关键日志和指标 - 排查注意事项 3. 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 实现全文检索 前端：React构建的交互式仪表盘 性能优化策略： 使用Bloom过滤器避免重复爬取 实现增量更新机制 对高频术语建立缓存索引 效果评估指标 关键性能指标包括： 信息新鲜度：从发布到收录的延迟<3分钟
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
比如50个订单记录共占用了3页，那么放置这些统计记录的统计值最好的地方就是summary。Summary只在最后一页出现。
1K30编辑于 2022-09-30 - 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 四、RAG vs Agent智能体RAG（检索增强生成）和Agent是两种不同的技术路线，但可以相互配合。 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 四、RAG vs Agent智能体 RAG（检索增强生成）和Agent是两种不同的技术路线，但可以相互配合。 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 - 来自专栏创作是最好的自我投资
3分钟快速搭建文生图智能体
智能体这里不管智能体的文章写了几篇，关于智能体的介绍总是不能少的，这里我还是在腾讯元宝来咨询一下什么是智能体？这里为什么重复的介绍智能体是什么呢？ 这是因为可能有的读者看到这篇文章是第一次听到智能体，不太了解。那么我们就简单的介绍一下智能体。 下面是腾讯元宝给出的智能体的介绍：【智能体（Agent）是指能够自主感知环境、做出决策并执行行动的智能实体，它可以是软件程序、机器人或综合系统，核心特征包括自治性（自主调整行为）、反应性（及时响应环境变化 登录腾讯智能体平台，腾讯元器：https://yuanqi.tencent.com/my-creation/agent ，选择【创建智能体】这里选择智能体通用创建的【用提示词创建】在【基础设定】输入我们的智能体名称 等待审核成功之后，就可以点击【使用方式】通过web体验在线体验我们的AI 文生图智能体了总结最近有点迷上了腾讯元宝的智能体相关内容，目前的话，创建文本类智能体或者文生图智能体算是圆满完成了，还差的就是工作流智能体以及创建插件
1.1K20编辑于 2025-04-05 - 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deepseek
o3 deep research: 智能体的应用和演进
引言人工智能 Agent（智能代理/智能体）的发展正引领着新一轮技术变革。 从最初只能回答问题的聊天机器人，到如今能够自主规划和执行任务的Agent（智能代理/智能体），AI 正在从“工具”走向“生产力主体” (link1)。 Manus：解释型智能体的前沿探索 – Manus号称“全球首款通用型 AI Agent” (link28)。 可见，编译型与解释型Agent并非截然对立，而是可以互为补充，共同构建更强大的智能体系统。未来展望：Agent 生态的演进与挑战随着大模型的快速演进，智能体生态也在发生深刻的变化。 这场“从思考到行动”的智能体革命才刚刚开始，其未来充满机遇与未知。
75610编辑于 2025-03-10 - 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？ 比如 ChatGPT + Plugins： 3）自主规划智能体：也叫目标导向智能体，能够根据任务目标自主分解任务、制定计划、选择工具并一步步执行，直到完成任务。 观察（Observe）：获取工具返回的结果，反馈给智能体进行下一步决策。比如将打开的网页代码输入给 AI。 循环迭代：不断重复上述 3 个过程，直到任务完成或达到终止条件。 三、使用 AI 智能体 有 3 种方式可以使用 AI 智能体，之前的教程中其实我们已经有接触过，这里再快速复习一遍。 完成 AI 超级智能体的开发 2）理解 AI 超级智能体的实现原理和架构设计，要求能够口述讲清楚 3）尝试自主阅读 OpenManus 的源码，思考如何进一步优化我们的程序，建议多利用 AI 工具辅助学习理解
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 外泌体提取与纯化总之，外泌体研究正如火如荼，想要研究好外泌体，首要任务就是获得高纯度的外泌体，小 M 带大家一起看下常见的提取方法及各自优缺点吧~■ 外泌体提取试剂盒，让高纯度外泌体获得更 Easy! ■ NTA 检测外泌体粒径及浓度TEM 可以观察外泌体的形态学特征，但无法体现样本中所有外泌体的粒径分布情况及整体浓度。 ■ 对外泌体的标记示踪在对外泌体的探索中，对分离的外泌体进行体外标记或活体示踪，更助于对外泌体的功能进行进一步的研究。目前对于外泌体的标记和鉴定方法较多，主要包括亲脂性染料和膜渗透型化合物等。
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。 } DEBUG: ${DEBUG:-false} FLASK_DEBUG: ${FLASK_DEBUG:-false} SECRET_KEY: ${SECRET_KEY:-sk-9f73s3ljTXVcMT3Blb3ljTqtsKiGHXVcMT3BlbkFJLK7U -opendal} OPENDAL_SCHEME: ${OPENDAL_SCHEME:-fs} OPENDAL_FS_ROOT: ${OPENDAL_FS_ROOT:-storage} S3_ 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: $
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 【AI智能体创作】
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 应用场景：训练超大规模语言模型（如GPT-3）或计算机视觉模型时，分布式训练可显著减少训练时间。 2.
36710编辑于 2025-12-17
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