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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
60511编辑于 2025-12-17- 来自专栏Dance with GenAI
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?
77510编辑于 2024-07-10 - 来自专栏Dance with GenAI
AI网络爬虫：用deepseek批量提取coze扣子的智能体数据
https://www.coze.cn/api/marketplace/product/list?entity_type=1&keyword=&page_num=17&page_size=24&sort_type=1&source=1&msToken=8_renFdIfix-XVFJAqAj8F_gSPv1V5A8NX_iL2teO45SBxvZye4AXZv4JiFygZVTPs2LVqZg0CowxYQ9sdwwkxHC3lR41AkwQGefhQr32f7YVvrrl1PS9L1SC_ftRvg%3D&a_bogus=EyW0%2FR8DdEVTvfg655KLfY3qVVa3Y0Ia0SVkMDhe5n3Rtg39HMOv9exYKs0vMDjjNs%2FDIeEjy4hbYpcQrQcnM1wf7Wsx%2F2CZmyh0t-P2so0j53intL6mE0hN-Jj3SFlm5XNAEOJ0y75aKY00W9oamhK4bfebY7Y6i6trIE%3D%3D
1.6K10编辑于 2024-06-24 AI网络爬虫：用deepseek批量提取coze扣子的智能体数据
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1.3K10编辑于 2024-06-20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。
71210编辑于 2026-01-24- 来自专栏喵叔's 专栏
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
1.5K20发布于 2020-09-08 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
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。 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。
1.4K21编辑于 2026-03-17 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(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 - 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。
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
65710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 2025-06-05- 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 Codex 智能体实战：从零系统学习智能体应用
Codex 智能体实战：从零系统学习智能体应用前言：为什么要学习 Codex 智能体？ 代码库级上下文支持 128K+ 上下文，能一次性理解整个项目仓库，实现真正的"全库级"智能体 一句话定位： Codex 智能体 = 能理解代码、能调用工具、能自主完成编程任务的 AI 系统。 第一篇：基础认知 —— 什么是"智能体"？1.1 智能体的核心定义在开始 Coding 之前，先建立正确的概念模型。 你已经成功运行了第一个 Codex 智能体！第三篇：核心能力 —— 让智能体"长出"手脚3.1 工具定义（Tool）—— 智能体的"手"工具是智能体与外部世界交互的接口。学会定义工具是进阶的第一步。 添加到智能体agent_tools = developer_tools + [search_knowledge]3.3 规划能力（Planning）—— 让智能体"拆解任务"复杂任务需要智能体自主规划。
37710编辑于 2026-07-08
腾讯云开发者
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