AI 智慧体测系统：把 “麻烦体测” 变 “轻松达标” 的技术魔法

提到体测，不少人会想起：测立定跳远时老师蹲在地上拉卷尺，测仰卧起坐时盯着秒表喊 “快一点”，最后成绩还可能因 “肉眼判断” 有偏差 —— 但现在，AI 智慧体测系统让这些麻烦事成了过去式。 传统体测要 “测一项等一项”，AI 系统却能让数据 “自己跑”：测肺活量时，智能吹嘴会把气流强度、持续时间实时传到系统，屏幕上秒显数字；测 50 米跑时，起点的红外感应器 detect 到 “人起跑” AI 系统会在测试中 “实时支招”：做仰卧起坐时，屏幕会跳提示 “当前每分钟 25 次，再快 5 次就能拿优秀”；测完后，会生成专属报告，用图表对比 “你的肺活量比同龄 80% 的人高，但立定跳远偏慢” 过去体测表可能弄丢，现在 AI 系统给每个人建 “健康档案”：刷脸就能登录，历年体测成绩、身高体重变化都能查，家长也能通过手机看 “孩子今年肺活量比去年提高 200 毫升”。 其实 AI 智慧体测系统不是 “取代老师”，而是帮老师 “省力气”、帮学生 “明方向”。它用技术把 “人工判断” 变成 “精准计算”，把 “一次性测试” 变成 “长期健康跟踪”。

TPS-BENCH：AI智能体复合任务规划能力首测

引言 复合任务中AI智能体失败率超35%——该论文通过TPS-Bench首次量化这一困境。200个真实场景任务暴露核心痛点：现有基准完全忽略工具调度能力，迫使模型在效果与效率间做死亡权衡。 为什么AI智能体总在"瞎忙活"？ TPS-Bench测试暴露AI智能体在复合任务中"瞎忙活"的症结：依赖识别错误与效率低下。 TPS-Bench：给AI智能体的"压力测试场" 基于15个MCP服务器提供的141个工具，这项研究推出TPS-Bench——首个专测大语言模型智能体工具规划与调度能力的基准系统。 算账时刻：AI智能体的省钱秘籍 GPT-4o单次任务成本138美元，Qwen3-1.7B仅需4.90美元——近30倍差距直接决定AI智能体的商业可行性。 未来，随着大规模RL训练与多语言工具生态的成熟，智能体的调度能力或将成为下一代AI系统的核心竞争力。当AI学会"精打细算"地调用工具，真正的自主智能或将不再遥远。

2周测9款AI论文工具，仅4款帮我过了导师审核

过去 2 周，我测了 9 款主打 “学术写作” 的 AI 工具，从 “选题生成” 到 “降 AIGC 率” 挨个试，最终只有 4 款帮我把论文从 “导师皱眉版” 改成 “直接过审版”。 2. aibiye：降 AIGC 率核心能力：用 “学术规范” 拆解 AI 的 “机械表达”，同时保住论文的 “原创性”实测场景：我用某通用 AI 写了《乡村小学 AI 教育》的文献综述，导师批注：“句式太规整 对标三大检测平台：完全适配知网、格子达、维普的 “AI 特征库”（比如 “过度工整的句式”“高频机械连接词”），修改后 AIGC 率从 32% 降到 7%；9. ‘AI + 教师’模式实现了成绩提升”；2. 用秒篇的 “润色模式” 上传后，系统把 “AI 教育对乡村小学有效” 改成了 “我在 XX 村小调研时，看到老师用 AI 工具讲‘鸡兔同笼’，学生举着手喊‘我会了！’

ShardingSphere实践（9）——tpcc-mysql 压测

w_street_1 varchar(20),  w_street_2 varchar(20),  w_city varchar(20),  w_state char(2),  w_zip char(9) d_street_1 varchar(20),  d_street_2 varchar(20),  d_city varchar(20),  d_state char(2),  d_zip char(9) c_street_1 varchar(20),  c_street_2 varchar(20),  c_city varchar(20),  c_state char(2),  c_zip char(9)

Locust学习笔记9——分布式压测

那么就引出了分布式压测的概念，Jmeter通过调度机(Master)与执行机(Slave)来实现。 而Locust也支持分布式压测，类似Jmeter一样，当一台机器无法模拟所需的用户数量时候，可以通过多台Slave机器来实现，Master机器主负责分发任务和下达指令。 　　 其他机器设置执行机(Slave) 　　前提： 　　1、主机（master）装好locust环境 　　2、从机（slave）装好locust环境 　　3、主机/从机上都要有执行的Python文件（你自己写的压测脚本 单机分布式压测 　　启动方式：Locust中使用主从模式启动多个进程（使用多核处理器的能力），先启动 master，主处理器负责分发任务，然后再逐一启动若干个 slave(slave 的节点数要小于等于本机的处理器数 多机分布式压测 　　前面已经说过，当一台电脑无法满足足够大的并发用户数量时，就需要多台机器来模拟请求。多机案例需要多台机器，以后有时间部署多台机器来演示，这里就讲方法。 　　

AI智能体

langchain 概述 langchain是LLM与AI应用的粘合剂，是一个开源框架，旨在简化使用大型语言模型构建端到端应用程序过程，它也是ReAct(reason+act)论文的落地实现。 chains，langchain把提示词、大语言模型、结果解析封装成chain，并提供标准的接口，以便允许不同的chain形成交互序列，为AI原生应用提供端到端的chain。 content='Hi.'), SystemMessage(content='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 content='Hi.'), SystemMessage(content='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

7 - AI 智能体构建 - AI 超级智能体项目教程

本节重点 学习 AI 智能体的概念和构建方法，掌握如何实现具有自主决策能力的 AI 系统。 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？ 24 年流行的很多可联网搜索内容、调用知识库和工具的 AI 应用，都属于这类智能体。 三、使用 AI 智能体 有 3 种方式可以使用 AI 智能体，之前的教⁠程中其实我们已经有接触过，这里再快速复习一遍。 比如可以在阿里云百炼、Dify 等平台上创建智能体 2、软件中使用 AI 开发工具 Cursor、tare 就集成了 AI 智能体，可以帮我们生成完整的项目代码、或⁠者解释项目代码。

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= 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 root set to /home/ubuntu/Downloads/MetaGPT-main 2024-12-03 13:06:11.006 | INFO | __main__:main:9 多动作智能体 import asyncio import sys import subprocess from metagpt.llm import LLM from metagpt.actions import

AI智能体(二)

prompt_tokens': 6, 'total_tokens': 38}, 'model_name': 'glm-4', 'finish_reason': 'stop'}, id='run-b982480c-39d9- 4445-8888-62a10339ef86-0')]} 状态持久化 许多AI的应用程序需要Memory来在多个交互中共享上下文。

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。 智能体通过自然语言交互理解用户需求，自动调用数据库和外部工具完成任务。用户只需输入目标，如“分析Q3销售数据并制定优化方案”，系统即可生成可视化报告和执行建议。 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。 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。

【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" input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt") output = model.generate( 测试显示新版本准确率下降超过5%时 联邦学习实施方案： 采用安全聚合协议(Secure Aggregation)保护参与方数据 支持横向联邦(相同特征空间)和纵向联邦(不同特征空间)两种模式 典型应用案例：医疗AI

一文读懂AI智能体架构设计的9大核心技术

今天我们来系统梳理AI智能体架构设计的九大核心技术，这些技术构成了现代AI应用开发的核心框架，涵盖从基础推理到多智能体协作、从数据处理到人机交互的关键层面。欢迎各位指正交流。 一、AI 智能体（AI Agent）AI智能体是一种具备自主意识的软件实体，能够感知环境、进行推理与决策，并执行相应动作。 这种结构使AI智能体兼具高效性、灵活性和适应性。二、Agentic AIAgentic AI 代表多智能体协作的系统架构。 ps：如果你对多智能体代理的工作模式和技术不是很了解，建议你可以看看我之前整理的一个技术文档《Agentic AI 多智能体代理模式技术详解》三、工作流（WorkFlow）WorkFlow 通过将大任务拆解为多个小任务 最后总结以上九大技术构成了AI智能体架构的核心体系，覆盖了智能体基础、多智能体协作、知识增强、模型优化、工具调用、协议标准化及人机交互等关键维度。

AI 智能体（AI Agent）的开发

AI 智能体（AI Agent）的开发是一个复杂且多阶段的过程，涉及需求分析、算法设计、模型训练、系统集成和部署等多个环节。以下是 AI 智能体开发的典型流程。 1.需求分析与定义1.1明确目标确定 AI 智能体的核心功能和应用场景（如聊天机器人、推荐系统、自动驾驶等）。定义智能体的输入、输出和交互方式。 验证 AI 智能体在实际场景中的表现。6.3用户测试邀请目标用户进行测试，收集反馈。根据反馈调整模型和系统。7.部署与监控7.1部署环境选择部署平台（如云端、边缘设备）。 8.3技术升级跟踪最新 AI 技术，升级算法和框架。优化系统架构，提高可扩展性。9.常用工具与框架9.1开发框架机器学习：Scikit-learn、XGBoost。 总结AI 智能体的开发流程包括需求分析、数据收集、模型设计、训练与评估、系统集成、测试验证、部署监控和维护迭代。通过合理规划和使用工具，可以高效地开发出功能强大、性能优异的 AI 智能体。

我测了9款AI，只想问：所谓的Agent，到底把PPT变成了什么鬼东西？

AIGC新知 分享AI实践，探讨人与AI如何协作 --〉智能体 | 工作流 | 大模型 | AI赋能。 306篇原创内容 公众号 提到PPT，多少人的DNA动了？ 最近，许多通用型AI Agent（智能体）也加入了战局，比如Genspark、Skywork，甚至Flowith。它们通常以任务规划和执行为主，生成“幻灯片”只是其功能之一。 Manus通用智能体 Manus是一款能够生成PPT的AI工具，其工作流程遵循了比较标准的“大纲优先”模式。用户在提供需求后，它会首先生成一份内容大纲，然后基于这个框架去创建完整的演示文稿。 向下滑动查看 Genspark超级智能体 Genspark是近期一个热度很高的智能体产品，它同样将生成演示文稿的功能纳入了自身的能力版图，不过在其内部，该功能被称为“幻灯片”。 向下滑动查看    Skywork：AI Office智能体 Skywork作为一个更纯粹的通用Agent，其核心优势和产品逻辑在于强大的任务规划与执行能力。

Go语言学习9-结构体类型

同一个结构体类型声明中的字段不能出现重名的情况。结构体类型也分为命名结构体类型和匿名结构体类型。 1.1 命名结构体类型命名结构体类型以关键字 type 开始，依次包含结构体类型的名称、关键字 struct 和由花括号括起来的字段声明列表。 注意：匿名字段的隐含名称也不能与它所属的结构体类型中的其他字段名称重复。结构体类型中的嵌入字段的类型所附带的方法都会成为该结构体类型的方法，结构体类型自动实现了它包含的所有嵌入类型所实现的接口类型。 值表示法结构体值一般由复合字面量（类型字面量和花括号构成）来表达。在Go语言中，常常将用于表示结构体值的复合字面量简称为结构体字面量。在同一个结构体字面量中，一个字段名称只能出现一次。 与数组类型相同，结构体类型属于值类型。结构体类型的零值就是如上的不为任何字段赋值的结构体字面量。3. 属性和基本操作一个结构体类型的属性就是它所包含的字段和与它关联的方法。

全链路压测(9)：容量评估和容量规划

不断促进基础技术设施的建设和优化； 容量规划落地四步走 明确预期的指标和流量模型 没有明确的预期指标就是耍流氓； 流量模型很重要，类似漏斗的转化模型； 知道单点容量和扩容边际递减比率 线下单机单接口单服务压测很有必要 线下性能基线日常化和线上流量巡检日常化 测试如何做好容量规划 性能基线（参考文章：性能测试体系建设之路） 基准测试（参考文章：聊聊性能测试中的基准测试） 团结协作（和运维&DBA&基础架构打好关系） 线上全链路压测（ 参考文章：全链路压测常态化方案）

【AI智能体的应用】

谈谈 `AI Agent`（智能体）

2025年以来，我们正站在人工智能应用演进的一个关键节点上，从预测式AI（分析模式、进行分类）到生成式AI（创造文本、代码、图像），我们如今正迈向第三个阶段：AI Agent。 AI Agent的构成 模型：为智能体的推理和决策提供动力的LLM，决定了智能体的下限。 工具：智能体可用于采取行动的外部函数或API。 指令：定义智能体行为的明确指导方针和安全策略。 , "agent": "AI Agent（智能体）是能够感知环境、做出决策并采取行动的自主系统。它由模型、工具和指令三部分组成。" MCP MCP 在之前的文章已经讲过了（https://mp.weixin.qq.com/s/qHfSbSjoxl9V5e8MvVMbZA），一种开放协议，可标准化应用向 LLM 提供上下文的方式，MCP 单智能体 单智能体的智能大部分场景下依赖基座模型，在处理明确问题时较为高效，对于约束性任务时较为准确，并且可以进行回测，但面对复杂、多领域任务时，其能力往往受限。

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。 :-UTC} DEBUG: ${DEBUG:-false} FLASK_DEBUG: ${FLASK_DEBUG:-false} SECRET_KEY: ${SECRET_KEY:-sk-9f73s3ljTXVcMT3Blb3ljTqtsKiGHXVcMT3BlbkFJLK7U DEPLOY_ENV: ${DEPLOY_ENV:-PRODUCTION} CHECK_UPDATE_URL: ${CHECK_UPDATE_URL:-https://updates.dify.ai true} WEAVIATE_AUTHORIZATION_ADMINLIST_USERS: ${WEAVIATE_AUTHORIZATION_ADMINLIST_USERS:-hello@dify.ai ssrf_proxy_network # ssrf_proxy server # for more information, please refer to # https://docs.dify.ai

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。 history.add_ai_message('你好，我是AI助手，有什么可以帮你的吗？') history.add_ai_message('你好，我是AI助手，有什么可以帮你的吗？')