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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？ 据官方介绍，Manus 能够在虚拟机中调用各种工具（如编写代码、爬取数据）完成任务。其应用场景覆盖旅行规划、股票分析、教育内容生成等 40 余个领域，所以在当时给了很多人震撼感。 二、智能体实现关键技术 在自主开发智能体前，我们要先了解一下智能体的关键实现技术，也就是方案设计阶段做的事情。 快速运行 学习开源项目的第一步是阅读官方提供的 README.md 项目介绍文档，先把项目跑起来，借此熟悉业务流程，而不是一上来就啃源码。 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？
66710编辑于 2026-03-17 - 来自专栏AI前沿技术
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。
97510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。 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？ 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？ 快速构建智能体应用。 Dify[4] 42k 377 FastGPT[5] 16.3k 84 DB-GPT[6] 13k 94 bisheng[7] 8.5k 24 ModelScope-Agent[8] 2.5k 40
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 快速出圈的原因把；4.邀请码获取方式可以通过下面的链接进入注册账号：https://mulerun.com/invitation/MJMC6EPA7J42目前邀请码获取方式我总结了一下：1）观猹员社区，
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
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
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。 在这里，我们筛选真需求，击碎伪智能，夺回 AI 时代的协作主权。 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。 行动表明确的表示了每个智能体程序实现的智能体函数。要用这种方式来建造理性智能体。作为设计者，我们必须构造包括各种可能的感知序列的适当行动的函数表。 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DeepHub IMBA
AI智能体框架怎么选？7个主流工具详细对比解析
AI智能体可以主动获取实时信息、执行多步骤操作、与各种API和服务交互，真正实现了从"理解"到"行动"。 如果要想构建真正实用的AI智能体，仅仅理解概念是远远不够的。 为什么需要智能体框架 针对于简单的应用场景，一些简单的工作流就够用了（如果想简单的话只需串联几个prompt）。但是随着业务复杂度上升，专门的智能体框架变得非常必要。 给智能体过多权限处理敏感信息，可能导致数据意外泄露。 主流智能体框架解析 以下框架按复杂度递增排列，复杂度越高意味着更强的控制力和功能性。选择哪个主要看你的具体需求和技术能力。 因为是hf的产品，所以教程质量很高，对智能体概念的讲解特别清晰。如果你是开发者且刚开始接触智能体，smolagents是绝佳的起点。 你可以快速理解智能体的工作原理，验证想法可行性，之后再升级到更强大的框架。 由于智能体的自主性很强，我们推荐把它用在简单场景或学习阶段。有Hugging Face的背书也是质量保证。
60110编辑于 2025-11-15 - 来自专栏ceshiren0001
MCP零基础学习（7）｜实战指南：构建论文分析智能体
在之前的教程中，我们已经介绍了 MCP（Model Context Protocol）的基本概念及其核心组件。 在本篇教程中，我们将通过一个实际案例，演示如何运用 MCP 构建一个能够分析学术论文的智能体。这个智能体将具备读取 PDF 文件、提取关键信息的功能，并能回答用户有关论文内容的问题。 一、项目概述我们将构建一个具有以下功能的论文分析智能体：读取和解析 PDF 论文提取论文的基本信息（标题、作者、摘要等）分析论文内容并回答用户问题提供论文关键信息的总结二、环境准备首先，确保你已经安装了以下工具 [调用 analyze_paper 工具]七、进阶功能扩展你可以进一步扩展这个智能体：集成 NLP 库：添加自然语言处理功能，如实体识别、关系提取等添加引用分析：解析论文的参考文献和引用关系实现可视化： 解析和内容提取功能配置 MCP 服务器与 Claude 客户端的集成构建实用的论文分析工具这个项目展示了 MCP 在实际应用中的强大能力，通过组合不同的工具和资源，可以构建出专门针对特定领域的高效智能体
34210编辑于 2025-08-26 - 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。 FLASK_DEBUG: ${FLASK_DEBUG:-false} SECRET_KEY: ${SECRET_KEY:-sk-9f73s3ljTXVcMT3Blb3ljTqtsKiGHXVcMT3BlbkFJLK7U
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
36710编辑于 2025-12-17
腾讯云开发者
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