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6 - MCP 协议 - AI 超级智能体项目教程
按照官方的说法，总共有 6 大核心概念。大家简单了解一下即可，除了 Tools 工具之外的其他概念都不是很实用，如果要进一步学习可以阅读对应的官方文档。 使 MCP 服务能够实现复杂的智能代理行为，同时保持用户对整个过程的控制和数据隐私保护。 如图，官方提供了很多现成的 MCP 服务： 让我们进入一个智能体应用，在左侧可以点击添加 MCP 服务，然后选择想要使用的 MCP 服务即可，比如使用高德地图 MCP 服务，提供地理信息查询等 12 /groupId> <artifactId>spring-ai-mcp-client-spring-boot-starter</artifactId> <version>1.0.0-M6< 6）跨平台兼容性：开发 MCP 服务时，应该考虑在 Windows、Linux 和 macOS 等不同操作系统上的兼容性。
1.3K10编辑于 2026-03-17 搭建企业智能体开发平台：6大核心准备与智能体开发平台实践启示
2025年被誉为"AI智能体元年"，当越来越多企业涌入智能体赛道时，却面临着"投入百万搭建平台，最终只做出简单问答机器人"的困境。 有案例显示，某零售企业通过智能体平台实现会员运营自动化后，虽然初期投入是传统系统的1.5倍，但6个月内会员复购率提升40%，整体营销成本降低25%，实现了良性的投入产出比。 企业应选择通过权威机构认证的智能体平台，如中国信通院可信AI智能体评估。 六、落地准备：采用"最小可行性智能体"策略急于求成是企业搭建智能体平台的常见误区。正确的做法是采用"最小可行性智能体（MVA）"策略，从简单场景入手，快速验证价值后再逐步扩展。 落地节奏建议：试点期（1-2个月）验证单一场景价值；推广期（3-6个月）扩展至同部门多个场景；成熟期（6-12个月）实现跨部门智能体协同；创新期（1年后）探索多智能体系统的复杂任务调度。
1.3K10编辑于 2025-09-11- 来自专栏陶士涵的菜地
多 AI 智能体系统- AI 智能体的 6 个关键要素
比如翻译任务，如果一个智能体一次翻译可能结果一般，但是如果分成多个智能体，先直译然后反思最后意译结果就好很多。 3. 使用工具 智能体有能力调用工具，并且能选择最适合当前任务的工具。 协作 通常对于复杂的任务，不是一个智能体在完成任务，而是多个智能体一起完成任务，那么在整个过程中，需要确保智能体之间能相互通信，比如一个智能体的输出可以作为下一个智能体的输入，比如有一个智能体专门负责调度根据中间结果调用不同的智能体 所以对于多智能体系统，还需要设计好工作流，确保智能体之间整体协作的通畅。 这种协作不仅是指智能体和智能体之间，也包含人和智能体之间的协作。 现在的智能体还不足以智能到自始至终能做出正确的决策，有时候还需要人工的干预，在中间及时给出反馈，有错误给予纠正，缺少信息补充上下文。 所以设定好防护栏，就能确保智能体能在正确的轨道上，如果出现故障可以及时干预，而不至于卡在某个任务上白白浪费 Tokens。 6.
93811编辑于 2024-05-28 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- 来自专栏企鹅号快讯
6大爬虫利器，轻松搞定爬虫
今天小编就来推荐6个牛逼的爬虫利器，助你轻松搞定爬虫。 在分析爬虫的请求时，有时候仅仅依靠浏览器来跟踪请求力量太显单薄了，特别是针对移动设备的爬虫束手无策，Fiddler 简直就是移动设备上爬虫的克星，手机上如何HTTP请求都可以被Fiddler监控，有了它 比如自动打开百度： 5、Tesseract Tesseract 是一个文字识别工具，在一些复杂的爬虫情景下，服务器的反爬虫需要用户输入验证码才能进行下一步操作，而 Tesseract 可以自动识别出验证码 GtiHub地址： https://github.com/tesseract-ocr/tesseract 6、Scrapy 写爬虫用Requests只能是搞搞小项目，适合刚入门的小白学习或者是简单的业务场景 ，如果是做大规模爬虫，Scrapy 的效率、性能都是工业级别的，你无需自己造轮子。
1.3K60发布于 2018-01-11 - 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
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1.6K10编辑于 2024-06-24 - 来自专栏编程
《6大爬虫利器，轻松搞定爬虫》
今天小编就来推荐10个牛逼的爬虫利器，助你轻松搞定爬虫。 在分析爬虫的请求时，有时候仅仅依靠浏览器来跟踪请求力量太显单薄了，特别是针对移动设备的爬虫束手无策，Fiddler 简直就是移动设备上爬虫的克星，手机上如何HTTP请求都可以被Fiddler监控，有了它 比如自动打开百度： 5、Tesseract Tesseract 是一个文字识别工具，在一些复杂的爬虫情景下，服务器的反爬虫需要用户输入验证码才能进行下一步操作，而 Tesseract 可以自动识别出验证码 GtiHub地址：https://github.com/tesseract-ocr/tesseract 6、Scrapy 写爬虫用Requests只能是搞搞小项目，适合刚入门的小白学习或者是简单的业务场景 分布式爬虫就用Scrapy。 Python网络爬虫与数据挖掘
1.4K80发布于 2018-01-30 AI网络爬虫：用deepseek批量提取coze扣子的智能体数据
2FR8DdEVTvfg655KLfY3qVVa3Y0Ia0SVkMDhe5n3Rtg39HMOv9exYKs0vMDjjNs%2FDIeEjy4hbYpcQrQcnM1wf7Wsx%2F2CZmyh0t-P2so0j53intL6mE0hN-Jj3SFlm5XNAEOJ0y75aKY00W9oamhK4bfebY7Y6i6trIE %2FDIeEjy4hbYpcQrQcnM1wf7Wsx%2F2CZmyh0t-P2so0j53intL6mE0hN-Jj3SFlm5XNAEOJ0y75aKY00W9oamhK4bfebY7Y6i6trRj %2FDIeEjy4hbYpcQrQcnM1wf7Wsx%2F2CZmyh0t-P2so0j53intL6mE0hN-Jj3SFlm5XNAEOJ0y75aKY00W9oamhK4bfebY7Y6i6trRj %2FDIeEjy4hbYpcQrQcnM1wf7Wsx%2F2CZmyh0t-P2so0j53intL6mE0hN-Jj3SFlm5XNAEOJ0y75aKY00W9oamhK4bfebY7Y6i6trRj Oym0QfzDdidpDfL655KLfY3qVVa3Y0Ia0SVkMDhe5n3Rt639HMY79exYKs0vM-WjNs%2FDIeEjy4hbYpcQrQcnM1wf7Wsx%2F2CZmyh0t-P2so0j53intL6mE0hN-Jj3SFlm5XNAEOJ0y75aKY00W9oamhK4bfebY7Y6i6trvf
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。 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。 保姆级实教程：《国风视频 6 个月吸粉 15 万实操全流程》《可灵 AI：治愈系下雨视频制作教程》《AI 绘本：成语故事视频自动化方案》《数字人口播视频免费制作指南》系统地图：心枢 AI 五层架构高清思维导图
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
18300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多智能体怎么设计？把 6 种常见模式先分开看
多智能体怎么设计？把6种常见模式先分开看做Agent系统时，最容易混在一起的不是模型和工具，而是“多智能体”这个词本身。有时候你需要的是主控调度。有时候你需要的是角色切换。 一、Supervisor：主智能体统一调度，子智能体当工具Supervisor最像很多人直觉里的multi-agent。 它的结构很简单：主智能体直接面对用户子智能体不直接接用户子智能体被包装成工具，由主智能体决定什么时候调用代码骨架可以先看成这样：展开代码语言：JavaAI代码解释@ToolStringcallSubagent 也就是：主智能体负责全局上下文子智能体只做局部任务调完就返回结果这样主控层只需要管调度，不用再背子智能体各自的长期状态。 这类模式适合：不同请求有明确的垂直领域入口处就能完成大部分分类某些请求需要并行发给多个领域再汇总常见做法有两种：单智能体里做隐式路由多智能体并行处理后再合并结果最常见的router往往是无状态的：一次请求做一次分类路由结束就结束下一次请求重新判断如果
39310编辑于 2026-04-10多智能体怎么设计？把 6 种常见模式先分开看
一、Supervisor：主智能体统一调度，子智能体当工具 Supervisor 最像很多人直觉里的 multi-agent。 它的结构很简单： • 主智能体直接面对用户 • 子智能体不直接接用户 • 子智能体被包装成工具，由主智能体决定什么时候调用 代码骨架可以先看成这样： @Tool String callSubagent( 也就是： • 主智能体负责全局上下文 • 子智能体只做局部任务 • 调完就返回结果 这样主控层只需要管调度，不用再背子智能体各自的长期状态。 Supervisor 是主智能体在会话里决定调用谁。 Routing 是系统先做分类，再把请求送到不同入口。 这类模式适合： • 不同请求有明确的垂直领域 • 入口处就能完成大部分分类 • 某些请求需要并行发给多个领域再汇总 常见做法有两种： • 单智能体里做隐式路由 • 多智能体并行处理后再合并结果 最常见的
26710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。 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
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