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智能体的第4个阶段，到来了！
随着类似项目的越来越成熟，我能感觉到，智能体的第4个阶段，已经到来了。 智能体的前3个阶段 这里所说的智能体，主要是指基于LLM的智能体，因为Agent这个词进入大众视野，是LLM得到广泛认可后才火的，在此前的AI发展历程中，人们并不是很认可Agent技术路线，直到LLM的出现 这一阶段的智能体，实现了初级工具集成，在字节的coze平台上，智能体把官方和用户们共同提供的插件作为工具，智能体可以自主决定使用哪一个工具作为本次对话的执行。 第3阶段：多智能体架构 当开发者们发现，特定提示词配合特定工具集时，智能体能在某些方面表现的非常优异，而多加或少加工具，都会让智能体性能大打折扣，于是他们决定，由多个智能体打包成一个复合智能体来向用户提供通用性的智能体产品 MCP协议的出现，打破了这种智能体无法调用本地软件的窘境，智能体无法操作软件的情况可能会慢慢成为过去式。
34810编辑于 2025-12-29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 sentiment['label'], 'confidence': sentiment['score'], 'summary': summary } 知识图谱构建 使用Neo4j AI'})-[:RELATED_TO]->(m:Company {name:'OpenAI'}) CREATE (n)-[:MENTIONED_IN]->(a:Article {title:'GPT-4
42811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。
46810编辑于 2026-01-24- 来自专栏算法之名
AI智能体
name__ == '__main__': os.environ['ZHIPUAI_API_KEY'] = '******' chat = ChatZhipuAI(model='glm-4' 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 _main__': os.environ['ZHIPUAI_API_KEY'] = '******' streaming_chat = ChatZhipuAI(model='glm-4' 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
85910编辑于 2024-09-29 - 来自专栏设计模式
AI 智能体上下文工程 4 大实用策略解析
智能体也正在获得这种能力！通过“便签本”做笔记是一种在智能体执行任务时持久化信息的方法。其核心思路是将信息存储在上下文窗口之外，确保智能体可随时获取。 无论哪种方式，便签本都能让智能体保存有用信息，助力任务完成。 记忆（Memories） 便签本帮助智能体在特定会话（或线程）内解决任务，但有时智能体需要跨多个会话记住信息！ Reflexion提出了在智能体每轮交互后进行反思，并复用这些自主生成记忆的理念。生成式智能体（Generative Agents）则会从过往智能体反馈集合中定期合成记忆。 4. 隔离上下文（Isolate Context） 隔离上下文指拆分上下文，以帮助智能体执行任务。 多智能体（Multi-agent） 隔离上下文最流行的方法之一是在子智能体之间拆分上下文。 Anthropic的多智能体研究证明了这一点：具有隔离上下文的多个智能体的性能优于单个智能体，这很大程度上是因为每个子智能体的上下文窗口可专注于更具体的子任务。
99111编辑于 2025-10-20 - 来自专栏Joomla CMS
开源建站系统，Joomla 4即将出现
Alpha版本有两个主要目标： 为开发人员提供测试扩展的基础，并在最终版本发布前报告任何问题 允许用户发现Joomla 4中引入的新功能。 Joomla 4有什么新东西？ 我们坚定地致力于让下一代Joomla成为最好的。Joomla 4将提供简单性和更好的用户体验，同时也是开发人员更强大的系统。 以下是我们打算实施的Joomla 4主要功能和优势的简短列表： 更清晰，更强大的代码库。
3.8K60发布于 2019-07-17 - 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。
2.1K60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？ 4）工具调用 工具是扩展智能体能力边界的关键，智能体通过工具调用可以访问搜索引擎、数据库、API 接口等外部服务，极大地增强了其解决实际问题的能力。当然，MCP 也可以算是工具调用的一种。 综合上面 4 类技术，并且结合 CoT、Agent Loop、ReAct 等机制（可以总称为 “规划执行机制”），我们就可以构建一个完整的、有自主规划能力的智能体系统啦。 4）Orchestrator-Workers 协调器-执行者工作流 对于复杂的任务、参与任务的智能体增多时，我们可以引入一位 “管理者”，会根据任务动态拆解出多个子任务，并将这些子任务分配给多个 思路：其实利用 Spring AI，只需要把 MCP 服务中的工具提取出来变成工具列表，就可以复用已有的 ToolCallAgent 了 4）自行开发一个特定领域的超级智能体，可以直接继承 ToolCallAgent
87510编辑于 2026-03-17 - 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。 4：既是环境足够简单，可以得到一个可行的表容量，设计者仍然得不到关于如何该条目的指导 除了这些，AI的关键挑战是如何搞清楚编写程序，在可接受的范围内，从少量的代码而不是大量的表目中产生出理性的行为，我们有很多的例子是显示出在其他的领域上述做法是可行的 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。
2.9K22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。
1.2K10编辑于 2026-03-03 - 来自专栏网站建设、网站制作专栏
常用的免费cms智能建站系统推荐
CMS是"Content Management System"的缩写，意为"网站管理系统"，也叫智能建站系统或自助建站系统，注意这里要和在线建站区分，cms是可以下载的，用户可以获取到网站源码，cms 可以理解为一个已经开发好的网站，已经集成了很多常用的功能，用户下载后直接可以使用，不需要再找人开发，节约了建站时间和成本，CMS系统往往是开源的型式出现，并提供免费下载，开源并不是不赢利，开源是让更多的使用者都来使用这系统软件 2.jpg 目前国内80%的网站都是居于cms制作，这里还是推荐几款国内知名的cms建站系统给大家。 1、PageAdmin Cms：国内最早提供免费下载的系统之一，很多企业网站、学校网站、政府都用这来搭建网站，功能和扩展性优秀，目前是国内用户最多的建站系统。 4、骑士CMS：人才管理系统，可以做在线招聘网站， 开源个人版，收费企业版。 5、个人博客系统：有PLBLOG和wordpress系统，使用率也非常高，新手搭建自己的博客不错，以交互式博客系统出名。
15.5K20发布于 2019-05-22 - 来自专栏算法之名
AI智能体(五)
接AI智能体(四) MetaGPT 环境装配 metagpt下载地址：https://github.com/geekan/MetaGPT conda create -n metagpt python= model: "glm-4" # or gpt-3.5-turbo api_key: "******" 测试： 在终端命令行中进入Meta-GPT-main目录中执行 metagpt "Write a cli snake game" 单动作智能体 定义动作 import re from metagpt.actions import Action class SimpleWriteCode(Action 多动作智能体 import asyncio import sys import subprocess from metagpt.llm import LLM from metagpt.actions import ready to SimpleRunCode 2024-12-03 16:12:24.361 | INFO | __main__:run:19 - The sum of [1, 2, 3, 4,
84400编辑于 2025-02-06 - 来自专栏算法之名
AI智能体(二)
name__ == '__main__': os.environ['ZHIPUAI_API_KEY'] = '******' chat = ChatZhipuAI(model='glm-4' 我是人工智能助手智谱清言，可以叫我小智，很高兴见到你，欢迎问我任何问题。' token_usage': {'completion_tokens': 32, 'prompt_tokens': 6, 'total_tokens': 38}, 'model_name': 'glm-4'
72710编辑于 2024-10-05 - 来自专栏人工智能
Notion AI 智能体
NotionAI智能体Notion3.0的AI智能体通过自动化流程实现复杂任务闭环。其核心能力包括智能搜索、数据分析、决策制定和执行操作。 零一万物万智2.5平台解析万智2.5平台采用多智能体协作架构，每个角色对应特定职能：市场智能体：自动生成营销方案并执行投放HR智能体：处理招聘全流程，包括简历筛选和面试安排财务智能体：实时监控预算并生成分析报表平台通过智能体间的通信协议实现协作 例如启动新项目时，系统自动组建包含产品、设计、开发智能体的虚拟团队，各角色通过API交换数据并同步进度。 ：知识库建设：结构化企业数据供智能体调用权限管理：设置不同智能体的数据访问层级验证机制：关键决策需加入人工审核环节典型部署流程包括POC测试阶段，先选择单一业务场景验证，如自动生成周报，再逐步扩展至复杂业务流程 监控系统需记录智能体的决策路径和执行效果，便于持续优化。
33010编辑于 2026-01-07 - 来自专栏GoCoding
Claude 智能体工程
Vibe Coding ────► Agentic Engineering / Coding (2025 氛围编程) (2026 智能体工程/编程) 本文是想分享怎么在 Claude Code mattpocock/skills Addy Osmani Skills: 生产级工程技能，不同开发阶段命令 https://github.com/addyosmani/agent-skills 代码智能层 CLAUDE_CODE_FORCE_SYNC_OUT… │ │ │ Added `CLAUDE_CODE_PACKAGE_MANAGE… │ │ deepseek-v4-
19210编辑于 2026-05-13 - 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. 4. **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.
1.1K00编辑于 2025-02-06 - 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。 POSTGRES_SHARED_BUFFERS: ${POSTGRES_SHARED_BUFFERS:-128MB} POSTGRES_WORK_MEM: ${POSTGRES_WORK_MEM:-4MB 'shared_buffers=${POSTGRES_SHARED_BUFFERS:-128MB}' -c 'work_mem=${POSTGRES_WORK_MEM:-4MB \n• 您的家族有什… "model_name": "gpt-4o-mini" } 输出 { "text": "```json\n[\n {\n \"chapter\": \" 代码为 import json def main(arg1: str) -> dict: if arg1.startswith('```'): arg1 = arg1[8:-4]
1.1K00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。 GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2-medium") model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2-medium") input_text = "AI智能体的核心功能包括 医疗问诊数据不足时提升模型鲁棒性 标准化流程 建立数据Schema（字段类型、取值范围约束） 制定标注规范（如情感分析中的5级评分标准） 实施版本控制（记录数据集的迭代变更） 完整预处理流程通常需要2-4次交叉验证调整 4. 学习率调度器 动态调整学习率可提升模型收敛速度和最终性能。常见调度策略包括： CosineAnnealing：学习率按余弦曲线衰减，适用于训练后期精细调参。
45510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
24400编辑于 2025-06-05
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