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14AIAgent介绍
AI Agent（人工智能体）是基于大语言模型（LLM）驱动的智能系统，具备自主理解、感知、规划、记忆和工具调用能力，能够通过独立思考分解目标并自动化执行复杂任务，例如跨应用操作、数据分析及智能决策，被视为“智能终端上的自动驾驶”。
11300编辑于 2026-06-17- 来自专栏周末程序猿
ChatGPT|公众号接入AIAgent
之前已经考虑将公众号加入智能体，但是由于API接口返回太慢了，于是重新实现了一个页面，就变成这样：
1.1K10编辑于 2025-02-27 - 来自专栏计算机视觉CV
AIAgent：我不是只有AI脑！
chatGPT引领各个大厂纷纷推出自己的大模型，但是这些大模型如果不投入应用就没多大意义了~所以大模型的下半场就轮到AIAgent了。 本文主要介绍我理解的AIAgent思路以及几个常用框架，如有理解不对，欢迎评论指出。 什么是AIAgent？ Agent可以理解为某种能自主理解、规划决策、执行复杂任务的智能体。 所以，AIAgent可不仅仅只有LLM~ 为什么AIAgent会出现？ 对我们算法工程师，从技术来说，AIAgent是什么？或者我们能做什么？ 所以AIAgent出现了~ AIAgent主流框架 下面我们一起整理下几个主流AIAgent框架的思路，你会发现和大家做事思路一样，毕竟，AIAgent作者是人。 1. 以上就是我个人对AIAgent的认识了~不知道什么时候agent能帮助人人都成超级个体。。。。
2.8K233编辑于 2023-11-02 - 来自专栏Deep learning进阶路
3-2 队列
3-2 队列 1、基本概念 队列是一种特殊的线性表，特殊之处在于它只允许在表的前端（front）进行删除操作，而在表的后端（rear）进行插入操作，和栈一样，队列是一种操作受限制的线性表。
57140发布于 2019-07-02 3-2配置系统
.Net Core配置系统支持文件（Json、XML、INI）、注册表、环境变量、命令行、AZure Key Vault等。
10010编辑于 2026-06-17- 来自专栏Hank’s Blog
3-2 矩阵的子集
> x <- matrix(1:6,nrow=2,ncol=3) > x [,1] [,2] [,3] [1,] 1 3 5 [2,] 2 4 6
78120发布于 2020-09-16 - 来自专栏叽叽西
lagou 爪哇 3-2 zookeeper 笔记
分布式系统的协调工作就是通过某种方式，让每个节点的信息能够同步和共享。这依赖于服务进程之间的通信。通信方式有两种：
58910编辑于 2022-05-17 - 来自专栏破晓之歌
JAVA入门3-2（未完，待续） 原
List（序列）、Queue（队列）可重复排列有序的，Set（集）不可重复无序。list和set常用。
47750发布于 2018-08-15 - 来自专栏刷题笔记
3-2 数组元素的区间删除 (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101225075 3-2 数组元素的区间删除 (20 分) 给定一个顺序存储的线性表，请设计一个函数删除所有值大于
1K30发布于 2019-11-08 - 来自专栏万能的小草
pandas入门3-2:识别异常值以及lambda 函数
假设每个月的客户数量保持相对稳定，将从数据集中删除该月中特定范围之外的任何数据。最终结果应该是没有尖峰的平滑图形。
1.4K10发布于 2020-02-17 - 来自专栏WebJ2EE
React：Table 那些事（3-2）—— 斑马纹、固定表头
《React：Table 那些事》系列文章，会逐渐给大家呈现一个基于 React 的 Table 组件的定义、设计、开发过程。每篇文章都会针对 Table 的某个具体功能展开分析：
4.5K10发布于 2019-07-19 - 来自专栏帮你学MatLab
MATLAB智能算法30个案例分析(3-2)
神经网路部分 function err=Bpfun(x,P,T,hiddennum,P_test,T_test) %% 训练&测试BP网络 %% 输入 % x：一个个体的初始权值和阈值 % P：训练样
1K50发布于 2018-04-18 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 3-2 jupyter notebook中的魔法命令
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍jupyter Notebook中的两个魔法命令%run和%time。
1.7K00发布于 2019-11-13 - 来自专栏AI技术体系搭建过程
Hermes自我进化的AIAgent凭什么让OpenClaw 用户主动迁移？
——《道德经》Hermes是NousResearch出品的开源自进化AIAgent，GitHub23k+Stars，官网：hermes-agent.nousresearch.com一句话定义：它是目前唯一内置 "闭环学习系统"的开源AIAgent——它不仅能帮你干活，还能在干活过程中自动创建新技能、压缩记忆、建立你的用户画像，真正实现"越用越聪明"。 Hermes是"大一统"的集权制——CLI、网关、工具、记忆、进化循环全围绕一个AIAgent核心。逻辑高度集中，代价是修改时牵一发动全身；好处是状态一致、记忆共享、进化闭环。
63221编辑于 2026-04-16 - 来自专栏技术让梦想更伟大
C语言中3-2=？3%-2=？你确定答案吗
抛砖引玉 C语言负数除以正数，与正数除以负数或者负数除以负数的余数和商，正负有谁定呢？ -3 / 2 = ？; -3 % 2 = ?; 3 / (-2) = ?; 3 % (-2) = ?; (-3)
1.5K61发布于 2020-07-03 - 来自专栏c语言与cpp编程
C语言中3-2=？3%-2=？你确定答案吗
抛砖引玉 C语言负数除以正数，与正数除以负数或者负数除以负数的余数和商，正负有谁定呢？ -3 / 2 = ？; -3 % 2 = ?; 3 / (-2) = ?; 3 % (-2) = ?; (-3)
68700发布于 2020-12-02 - 来自专栏cwl_Java
C++编程之美-结构之法(代码清单3-2)
代码清单3-2 char c[10][10] = { "", //0 "", //1 "ABC", //2 "DEF", //3
30840编辑于 2022-11-30 - 来自专栏Soul Joy Hub
【大模型AIGC系列课程 3-2】国产开源大模型：ChatGLM
https://arxiv.org/pdf/2103.10360.pdf GLM是General Language Model的缩写，是一种通用的语言模型预训练框架。它的主要目标是通过自回归的空白填充来进行预训练，以解决现有预训练框架在自然语言理解（NLU）、无条件生成和有条件生成等任务中表现不佳的问题。 具体来说，GLM通过随机遮盖文本中连续的标记，并训练模型按顺序重新生成这些遮盖的部分。这种自回归的空白填充目标使得GLM能够更好地捕捉上下文中标记之间的依赖关系，并且能够处理可变长度的空白。通过添加二维位置编码和允许任意顺序预测空白，GLM改进了空白填充预训练的性能。
87220编辑于 2023-08-28 国内外 10 家 AIAgent 平台专业盘点
核心优势：精准执行能力、深度推理能力；金融级安全、全流程可控可溯源、保护数据不外泄；基于十几年行业经验打造行业专精知识库，规避大模型“胡说”的风险。 适用群体：国央企以及对数据安全要求较高的企业。六、智谱清言-智谱华章产品介绍：一款专用于中文知识问答、中文文本生成与推理的生成式AI。核心优势：中文语义理解强；覆盖多领域知识；语言润色能力强。
4K10编辑于 2025-09-17- 来自专栏京程一灯
JavaScript数据结构(3-2)：单向链表与双向链表——双向链表篇
我们已经完整的实现了单链表，这真是极好的。现在可以在一个占用费连续的空间的链表结构中，进行添加、删除和查找节点的操作了。
88920发布于 2019-03-28
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