10个可复刻的智能体项目详解

AI工程中心剖析：今日可复刻的10个智能体项目引言如果你想通过实践而非仅仅阅读来学习智能体工程，最佳方式仍然是复刻（fork）真实仓库、在本地运行它们、并根据自己的需求进行修改。 本文精心挑选了10个最佳项目，它们既有用又广受认可，你可以从中看到当今智能体应用是如何构建的。1. OpenClawOpenClaw（约34.3万颗星）是个人AI助理下一个形态的代表。 DeerFlowDeerFlow（约5.5万颗星）是理解长时程智能体系统的有趣项目。它是一个开源的超级智能体框架，汇集了子智能体、记忆、沙箱、技能和工具，以在较长时间内完成研究、编码和创造。 AutoGenAutoGen（约5.6万颗星）仍然是多智能体领域最重要的仓库之一。某机构将其定位为智能体AI的编程框架，其文档进一步深入到业务工作流、研究协作和分布式多智能体应用。 10. LettaLetta（约2.2万颗星）之所以突出，是因为它将记忆和状态置于智能体设计的中心。该仓库将其描述为一个构建有状态智能体的平台，具备可随时间学习和改进的高级记忆。

你的 AI 智能体正确吗？API 开发中 10+ 个智能体的启示与反思

…… 也因此，在当前阶段，我们预期的一个智能体变为了 10+ 个智能体，以降低人的心智负担。也因此，我们开始思考三个问题： 过去的流程中，AI 可以参与到哪些环节？ 试验：API 开发的 10+ 个本地智能体 最近，我们在 Shire 语言中开发了 API 开发相关的智能体包，以支持开发者更好地构建 API。 我们创建了 10+ 个智能体，以支持 API 开发的各个阶段，如需求分析、API 设计、API 文档生成、API 代码生成、API 测试等等。 设计阶段：3 个智能体 设计阶段主要由远程（Dify）需求 Agent、本地 Swagger 生成、 Mock 代码生成三个智能体组成。 开发阶段：3 个智能体 开发阶段主要由三个智能体组成：结合需求的代码生成、开发测试 API 代码、API 代码测试。

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 开发者社区热点话题发现 企业竞争情报监控 技术实现方案 数据采集层 使用Python的Scrapy框架构建爬虫，示例代码： import scrapy from datetime import datetime Company {name:'OpenAI'}) CREATE (n)-[:MENTIONED_IN]->(a:Article {title:'GPT-4 Release'}) 部署架构 采用微服务架构： 爬虫服务

AI网络爬虫：用deepseek批量提取天工AI的智能体数据

天工AI的智能体首页： F12查看真实网址和响应数据： 翻页规律： https://work.tiangong.cn/agents_api/square/sq_list_by_category?

AI网络爬虫：用deepseek批量提取coze扣子的智能体数据

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10 分钟极速上手：使用 Coze 快速搭建可商用级智能客服智能体

本文带你零基础、零代码，用 Coze 平台快速搭建一个可直接上线使用的智能客服智能体。你只需在本文基础上优化人设、完善知识库，即可快速落地产品级客服能力。 三、创建智能客服智能体自定义智能体名称，例如「智能客服智能体」。3.1 人设与回复逻辑（直接复制使用）# 角色你叫小美，是一位资深QA专家，有任何QA方面的问题都可以咨询我。 作用：智能体无法回答时，自动保存用户问题到后台返回反馈编号给用户支持微信 / 钉钉 / 邮件实时通知管理员，用于迭代知识库3.4 其他设置默认即可满足使用；可按需调整开场白、语音音色、交互风格等，让智能体更贴合业务 六、效果展示场景 1：知识库匹配 → 精准回复场景 2：无知识 → 自动保存反馈并通知总结借助 Coze 平台，我们仅用不到 10 分钟就完成了从注册、建库、配置到发布的全流程，快速拥有了一个具备自动问答 、未知问题反馈、实时通知、可直接商用的智能客服智能体。

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。

智能爬虫框架

当我们对少数网站内容进行爬取时写多个爬虫还是有可能的，但是对于需要爬取多个网站内容的项目来说是不可能编写多个爬虫的，这个时候我们就需要智能爬虫。 智能爬虫目前有三种： 基于网页内容的爬虫 当网页含有大量需要提取的信息时，我们就需要用到基于网页内容的爬虫。该爬虫会将 HTML 视为文本并利用 NLP 技术进行处理。 虽然说这种基于网页内容的爬虫可以减少爬虫的数量，但是需要人工参与进行训练 NLP 模型，没有 AI 开发经验或 AI 开发经验很少的程序员很难写出这类爬虫，并且爬虫爬取时间很长效率还很低。 一、Newspaper Newspaper 是一个利用 NLP 的智能爬虫框架，可以从页面中提取出很多内容。 三、总结 我们讲解了常见的三种智能爬虫类型，还通过代码的形式学习了 newspaper 和 readability 的使用方法和原理，我们可以利用这篇文章学到的内容来编写自己的爬虫，同时对爬虫的开发有了更进一步的了解

AI 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”。 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

AI智能体

环境搭建 推荐 Python 3.10，具体参考乌班图安装 Pytorch、Tensorflow Cuda 环境 中的安装 Anaconda conda create -n py10 python=3.10.12 conda activate py10 pip install langchain pip install langchain_community HelloWorld 这里我们使用智普的 GLM 大模型 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

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。 即便是国际象棋这样的在一个世界上微小的，良好表现的片段，查找表也将要至少包括10的150次方的条目。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。 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

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。

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。

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。

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。 一个智能体负责生成⁠初步结果，另一个智能体负责评估和反馈，二者循环迭代优化输出 举个例子，在机器翻译场景中，先由翻译智能体输出，再由评审智能体给出改进⁠建议，反复迭代直到达到满意的质量。 ，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。 我们还可以大胆想象，未来开发者可以像调用云服务一样，按需租用或组合不同的智能体服务，甚⁠至实现智能体之间的自动交易和结算。目前其实就有很多智能体平台，只不过智能体之间的连接协作甚少。

智能体架构的真相：90%是软件工程，10%是AI

在智能体时代，这一点依然成立。 智能体真正的聪明可来自90%的系统性、工程化的软件架构与流程设计，10%来自AI智能体自身能力。 而智能体中台正是串联这些能力的神经中枢，帮助企业从数据走向经验的关键跳板。 下面我来系统性的梳理一下智能体生态所涵盖的一些关键层面。 例如日常问答我们可以交给轻量级的模型，深度推理我们交给大型推理模型来处理，实现智能体的性能成本双优化。 第七层智能体的协议，当任务超出单一智能体能力范围时，我们就需要多个智能体的协作。 第八层智能体编排，任务的执行往往涉及多阶段、多任务，那如何协调这些流程？智能体编排系统就像调度中心，负责确定执行顺序、传递结果、分配资源。 智能体必须接受身份认证、角色限制和访问控制，确保其行为受限于组织内的安全政策。这就是智能体权限管理的核心价值。在能力与安全之间我们找到一个平衡点。

爬虫的10种思路

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第九章 系统生物学（下载ppt）

第十章 合成生物学（下载ppt）

第十一章 分子进化与系统发育（下载ppt "4_13.pptx">下载ppt）

第十四章 新一代测序技术及其应用（下载ppt）

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

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.