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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。
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 ，这个智能体就会执行起来了；但是执行到最后出错了，下面的这个是具体的执行情况：https://mulerun.com/agents/fb76ece4-0183-43c0-a485-46dbf48282d8
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。 可以修改脚本最后一段的 message，输入自己的问题，比如这里的“怎么部署 k8s?” initializer.initiate_chat( manager, message="""怎么部署 k8s ?""" 适用场景 我为了让这个脚本使用起来尽量简单，很多功能没添加，比如自动执行命令、人类介入等，所以这个脚本目前比较适用于那些相对独立、完整一些的问题，比如上面的“怎么部署 k8s”，不太适合用来处理线上问题 groupchat, llm_config=llm_config_deepseek) initializer.initiate_chat( manager, message="""怎么部署 k8s
83110编辑于 2025-02-11 - 来自专栏Go语言学习专栏
8 - AI 服务化 - AI 超级智能体项目教程
通过本节学习，你将掌握如何将 AI 智能体转变为可供他人调用的服务 具体内容包括： AI 应用接口开发 AI 智能体接口开发 在开始之前，先给大家提个醒，Spring AI 版本更新飞快，有些代码的写法随时可能失效 点击接口旁边的绿豆就能自动生成测试代码： 二、AI 智能体接口开发 由于智能体执行过程通常包含多个步骤，执行时间较长，使用同步方法会导致用户体验不佳。 因此，我们采用 SSE 技术将智能体的推理过程实时分步输出给用户。 } catch (Exception e) { state = AgentState.ERROR; log.error("执行智能体失败 Resourceprivate ToolCallback[] allTools; @Resourceprivate ChatModel dashscopeChatModel; /** * 流式调用 Manus 超级智能体
14910编辑于 2026-03-17 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。 核心逻辑：我们将 Coze 的智能、n8n 的连接、Dify 的稳定组合在一起。工具只是加速器，而你才是那个将零件组装成自动化生产线的指挥官。 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？ 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？
66810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。 WEAVIATE_ENDPOINT:-http://weaviate:8080} WEAVIATE_API_KEY: ${WEAVIATE_API_KEY:-WVF5YThaHlkYwhGUSmCRgsX3tD5ngdN8pkih -TRUE} ORACLE_PWD: ${ORACLE_PWD:-Dify123456} ORACLE_CHARACTERSET: ${ORACLE_CHARACTERSET:-AL32UTF8} ORACLE_PWD: ${ORACLE_PWD:-Dify123456} ORACLE_CHARACTERSET: ${ORACLE_CHARACTERSET:-AL32UTF8} Object] 代码为 import json def main(arg1: str) -> dict: if arg1.startswith('```'): arg1 = arg1[8:
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 部署优化策略 模型量化将FP32参数转为INT8，减少75%内存占用。知识蒸馏训练小模型继承大模型能力。ONNX转换实现跨平台推理加速。缓存机制存储高频查询结果，降低计算开销。
36710编辑于 2025-12-17认知智能体（0）
其次就是代理的通信模式，也就是[个体间的信息交互]：对话式：发挥不同智能体的风格工具调用：控制智能体行为和输出广播：智能体的自主意识我们以[注意力]为线索，来展开智能体的认知能力。 因为[海马体]会把这些信息拦在入口。最后是长期记忆，内存容量有限，所以我们很多时候会借助硬盘的内容，但是所有的计算依然发生在工作记忆当中，只不过多了一个信息检索的步骤。 所以认知智能体需要加入元认知的能力。 系列文章分成十个章节：第一章：认知AI智能体的基础主题：ai代理的定义和类型（reflex、基于目标、基于效用...）开发代理需要的技能（编程、认知架构、llm）环境配置（python、Ollama、litellm 目标：开发能够从结果中学习并自主改进策略的智能体第九章：使用RL、世界建模和RAGEN进行拓展主题：强化学习集成（RAGEN管道）用于状态和奖励预测的世界建模多智能体协作与分布式问题解决
21100编辑于 2025-06-05
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