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5 - 工具调用 - AI 超级智能体项目教程
1）联网搜索 2）网页抓取 3）资源下载 4）终端操作 5）文件操作 6）PDF 生成 而且这些需求还可以进行组合 如果 AI 能够完成上述需求，就不再只是一个有知识的 “大脑”，而是有手有脚，会利用工具完成任务的 “智能体” 了。 try { String response = HttpUtil.get(SEARCH_API_URL, paramMap); // 取出返回结果的前 5 jsonObject.getJSONArray("organic_results"); List<Object> objects = organicResults.subList(0, 5) ().get("userName")); } } 看源码我们会发现，ToolContext 本质上就是一个 Map： A47lphkkDDkxdCS/rQHpdWHGIqT1c+f0rRj5gEHvdTo
58510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 text-classification", model="distilbert-base-uncased") summarizer = pipeline("summarization", model="t5-
60611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。
71210编辑于 2026-01-24构建多智能体 AI 应用的5个最佳框架
智能体的基本结构 下面的代码片段展示了一个 AI 智能体最简单、最基础的形式。一个智能体使用语言模型来解决问题。 •投票与评价分析：通过分析用户反馈与问卷调查数据[5]，洞察客户需求，从而优化客户体验。•差旅与报销管理：自动化处理费用申报、跟踪与审批流程。 5. LangGraph LangGraph[23]是一个基于节点的 AI 框架，是目前最受欢迎的多智能体系统构建工具之一。它属于 LangChain 生态系统，专用于图结构化的智能体流程编排。 更多信息 山行AI希望本文对你有所帮助，由笔者翻译整理自：https://medium.com/@amosgyamfi/best-5-frameworks-to-build-multi-agent-ai-applications 各个渠道上的用户情绪:https://getstream.io/blog/building-an-ecommerce-chatbot-with-react-native-and-dialogflow/ [5]
2K10编辑于 2026-03-13AI 智能体
也就是AI Agent AI Agent AI 智能体是一个能够感知环境并采取行动以实现特定目标的系统。它从标准大语言模型演进而来，被赋予了规划、使用工具以及与周围环境交互的能力。 可以把智能体 AI 想象成一个能在工作中不断学习的智能助手。 它遵循一个简单的五步循环来完成任务 1.获取任务目标：你给它一个目标，比如“帮我安排日程”。 5.学习与优化：它会观察结果并不断调整。例如，如果会议被重新安排，系统会从中学习以提升未来表现。 Claude Code Claude Code是一个比较通用的智能体 系统架构 工具系统是 Claude Code 的"手脚"，使其能够与外部环境交互： 文件工具：读取、写入、搜索文件； 执行工具：运行
18400编辑于 2026-06-25- 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
1K10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
1.5K70发布于 2018-04-11 - 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。
1.9K10编辑于 2026-03-03 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。
3.7K22编辑于 2026-03-02- 来自专栏AI大模型应用开发炼丹房
解锁智能体工作流：5个核心组件深度解析
AI智能体结合了大型语言模型（LLM）的推理、工具交互和记忆能力，赋予工作流动态性和适应性。与传统的确定性工作流或非智能体AI工作流相比，智能体工作流能处理更高复杂度的任务。 二、智能体工作流的定义与关键模式智能体工作流是由一个或多个智能体动态执行的任务序列，强调自主规划、工具使用和反思迭代。 它与非智能体工作流的区别在于其“智能体性”（Agentic）：与传统工作流的比较：确定性工作流（如费用审批规则）缺乏适应性；非智能体AI工作流（如文本摘要）仅静态生成输出；而智能体工作流整合LLM 三、智能体工作流的应用智能体工作流广泛用于企业场景，结合不同模式处理复杂任务。 架构分为： 单智能体RAG：作为路由器，从多个知识源（如专有数据库或API）检索数据。多智能体RAG：多个智能体协作（如主智能体协调专业检索智能体），处理更复杂查询。
1.6K10编辑于 2025-08-27 - 来自专栏啄木鸟软件测试
测试专家必看：5大智能体测试开源方案
当系统核心逻辑从确定性代码转向非确定性推理链、当用户交互由预设路径演变为多轮自主规划、当‘正确性’本身需依赖语义对齐而非断言匹配——我们不得不承认：LLM智能体（Agent）已不是‘带AI功能的软件’， 正因如此，2024年起，全球测试社区加速孵化面向智能体的专用测试框架。 本文精选5个真正具备生产级潜力的开源方案，从设计哲学、核心能力、适用场景到真实落地案例，为测试专家提供一份高信息密度的选型指南。 结语 智能体测试不是对旧方法的修补，而是一场方法论重构。上述5个开源方案，分别从流水线治理、协同可信、行为契约、协议抽象、理论量化五个维度，勾勒出新测试范式的完整拼图。值得注意的是：没有‘银弹’框架。 下一站，是让测试智能体自己来测试其他智能体。而这场进化，已经开始了。
60800编辑于 2026-06-15 - 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。
2.2K70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？ 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。 5、其他支持 为了实现完整的智能体功能，OpenManus 依赖以下关键组件： 记忆系统：使用 Memory 类存储对话历史和中间状态 LLM 大模型：通过 LLM 类提供思考和决策能力 工具系统：提供 ，到数据收集智能体获取必要数据，然后是分析智能体处理这些数据，接着由可视化智能体创建直观图表，最后由报告智能体整合所有发现生成完整报告。 实现 5）参考 OpenManus 的源码，实现更多功能，比如 “规划并执行” 模式的智能体工作流（参考 flow/planning.py） 本节作业 1）完成 AI 超级智能体的开发 2）理解 AI
1.4K21编辑于 2026-03-17 - 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.
1.3K00编辑于 2025-02-06 智能体进展III
标题：大规模基于语言模型的多智能体协作 代码地址：https://github.com/OpenBMB/ChatDev/tree/macnet 发表日期：2024-06-11 摘要：最近在大型语言模型驱动的自主代理方面的突破表明 我们推测这可能是因为缩放代理在交互式反射和细化过程中催化了它们的多维考虑能力，从而产生了更具有理解力的智能体制品。 论文地址：https://arxiv.org/abs/2406.07155
11710编辑于 2026-07-13- 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。 server.log} LOG_FILE_MAX_SIZE: ${LOG_FILE_MAX_SIZE:-20} LOG_FILE_BACKUP_COUNT: ${LOG_FILE_BACKUP_COUNT:-5} WEAVIATE_ENDPOINT: ${WEAVIATE_ENDPOINT:-http://weaviate:8080} WEAVIATE_API_KEY: ${WEAVIATE_API_KEY:-WVF5YThaHlkYwhGUSmCRgsX3tD5ngdN8pkih true} WEAVIATE_AUTHENTICATION_APIKEY_ALLOWED_KEYS: ${WEAVIATE_AUTHENTICATION_APIKEY_ALLOWED_KEYS:-WVF5YThaHlkYwhGUSmCRgsX3tD5ngdN8pkih :-true} AUTHENTICATION_APIKEY_ALLOWED_KEYS: ${WEAVIATE_AUTHENTICATION_APIKEY_ALLOWED_KEYS:-WVF5YThaHlkYwhGUSmCRgsX3tD5ngdN8pkih
1.4K00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 早停机制（Early Stopping） 早停机制通过监控验证集损失来防止过拟合，当验证损失连续若干轮（如patience=5）未下降时停止训练。 实现方式： 记录每轮验证集损失。
65810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
35300编辑于 2025-06-05Claude Sonnet 5：平价主力智能体，自动化进入默认席位
官方基准显示，Sonnet 5 已明显追近 Opus，但没有抹平差距。其中，GDPval-AA v2 侧重职场知识工作；其余三项分别看智能体编码、终端操作和计算机操作。 官方基准（2026） Sonnet 5 Opus 4.8 Fable 5 SWE-bench Pro（智能体编码） 63.2% 69.2% 80.3% Terminal-Bench 2.1（终端任务） 异常发生之后，才是智能体开始见真章的时候。比如 API 返回 429 限流错误，或测试失败：模型是直接报错退出，还是读取日志、调整策略、重试并留下可核验结果？ 在企业里，智能体最值钱的地方，通常不是写出第一段代码，而是少让工程师中途接手一次。 拆解 Sonnet 5 成本：别只盯着 Token 单价 第一层，Token 单价。 Sonnet 5 未必是智能体的终局，却很可能是一个分水岭。接下来的竞争，不只看谁拥有最强模型，也看谁能把足够强的模型放进默认工作流，并且让它稳定、合规、负担得起。
28000编辑于 2026-07-03- 来自专栏机器之心
科研智能体「漫游指南」—助你构建领域专属科研智能体
当前基于大语言模型（LLM）的智能体构建通过推动自主科学研究推动 AI4S 迅猛发展，催生一系列科研智能体的构建与应用。 与传统综述不同，本篇综述为大家呈现了科研智能体的「漫游指南」，旨在提供构建科研智能体的「说明指南」：从科学研究的全周期出发，概述了科研智能体的分级策略，并详细阐述了对应等级的构建策略与能力边界；同时该「 漫游指南」详细阐明了如何从头构建科研智能体，以及如何对科研智能体的定向能力进行增强。 图 1｜科研智能体对于科研过程全生命周期的介入 科研智能体分级策略 图 2｜科研智能体分级示意 根据构建策略与其能力边界的等级划分，科研智能体被我们分为三个等级： Agent as Assistant： 图 3｜不同等级科研智能体汇总 从头构建科研智能体 本综述凝练了科研智能体的构建过程，从头构建科研智能体的工作流主要为知识组织、知识注入以及工具集成三个部分构成。
83110编辑于 2025-09-02
腾讯云开发者
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