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”。
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:
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。。。。
本文链接:https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/99688626 7-9 人以群分 (25 分) 社交网络中我们给每个人定义了一个“活跃度”
Indexer缓存k8s资源对象,并提供便捷的方式查询。例如获取某个namespace下的所有资源
本文链接:https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/96307903 7-9 最长对称子串 对给定的字符串,本题要求你输出最长对称子串的长度。
水仙花数是指一个N位正整数(7≥N≥3),它的每个位上的数字的N次幂之和等于它本身。例如:153=13+53+33。 要求编写程序,计算所有N位水仙花数。
本文链接:https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/102727548 7-9 目录树 (30 分) 在ZIP归档文件中,保留着所有压缩文件和目录的相对路径和名称
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本章的最后一个小节介绍PCA在人脸识别领域的一个特殊的应用,也就是所谓的特征脸。本小节会介绍什么是特征脸,并通过可视化的方式直观的感受特征脸。
现在将Map封装到类里,并提供可控的,有限的操作数据的方法,保证数据的安全。 另外还可提升扩展性,当存储数据的数据结构发生变动,不再是Map,此时只需修改操作数据的方法即可,不影响调用者。
本题目要求读入1个正整数n,然后编写递归函数reverse(int n)实现将该正整数逆序输出。
7-9 天梯赛座位分配 天梯赛每年有大量参赛队员,要保证同一所学校的所有队员都不能相邻,分配座位就成为一件比较麻烦的事情。
——《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。
本文链接:https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101473534 7-9 电路布线 (30 分) 在解决电路布线问题时,一种很常用的方法就是在布线区域叠上一个网格
7-9 人以群分 社交网络中我们给每个人定义了一个“活跃度”,现希望根据这个指标把人群分为两大类,即外向型(outgoing,即活跃度高的)和内向型(introverted,即活跃度低的)。
根据Google+博文显示,最近发布的Linux Kernel 4.15的速度要比4.11快7-9%;在激活内核页表隔离(KPTI)情况下速度仅比4.11慢了1-2%。 ?
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。
为此,腾讯云推出AIAgent安全中心,为企业提供AIAgent安全管控平台,清晰了解、掌握企业内Agent部署情况,并实时监测异常指令、拦截高危命令,同时对skills进行风险、漏洞检测,确保企业内所有 AIAgent"看得见、管得住、审得清",助力企业安全、平稳地使用“龙虾”(云上用户可直接开通试用)。 网络管控:内置内网拦截安全组能力,严格限制AIAgent对企业内部业务和数据的访问权限,防止其越权探索。身份管控:提供密钥托管服务,避免将永久密钥明文存储在AIAgent中,从源头杜绝密钥泄露风险。 ➢可信:Skills供应链安全扫描深度扫描:对OpenClaw安装的本地及第三方Skills进行扫描,深度排查木马病毒、恶意Payload及提示词注入漏洞,确保您的AIAgent使用的每一个工具都安全可信 直面AIAgent带来的安全挑战,腾讯云AIAgent安全中心开启内测。诚邀云上用户参与体验,抢先构建AI时代的安全防护能力。↓扫码申请内测↓
以OpenClaw为代表的全功能AIAgent框架,凭借完整的工具链、多智能体协作能力与企业级安全体系,成为行业技术标杆。 离线与私有化的安全需求:越来越多的用户需要不依赖云端API、完全本地运行的AIAgent,基于Ollama、llama.cpp实现离线推理,保障核心数据安全,实现真正的私有化部署,规避云端数据传输的合规与隐私风险 在学术研究领域,核心聚焦方向包括:轻量级AIAgent性能benchmark构建、本地AI助手资源消耗对比分析、Agent架构复杂度与功能完备性的平衡模型、开源个人智能体安全模型分析、2026年轻量AIAgent 在行业发展层面,轻量级AIAgent将呈现三大核心趋势:极致轻量化与功能完整性的进一步平衡:未来的轻量级方案将在压缩代码量、降低资源占用的同时,进一步完善工具链、多智能体协作、安全体系等核心能力,实现“ 离线化与端侧部署的全面普及:随着端侧大模型能力的持续提升,轻量级AIAgent将全面向端侧迁移,实现完全离线运行、端侧推理、端侧工具调用,进一步提升数据安全性与隐私性,让AIAgent真正成为用户的专属数字伙伴
NoizAI创始人陈伟嘉NoizAI创始人陈伟嘉老师作为第二位分享嘉宾登场,带来了OpenClaw技能落地的实战经验分享,提出了“工具→同事”的核心思维转变,为现场嘉宾阐述了AIAgent从技术实现到业务安全落地的关键路径 ,深入剖析了AIAgent安全的第一性原理与工程化应对方案,为企业安全落地OpenClaw拆解了最关键的安全避坑攻略,搭建系统性的安全防护体系。 OpenClaw的快速爆火,印证了用户对“能做事的AI”的核心需求,但同时其落地也暴露了AIAgent行业性的安全挑战,国家互联网应急中心(CNCERT)也针对OpenClaw发布了安全应用风险提示,企业落地若忽视安全防护 Part.02圆桌对话:聚焦行业痛点,共探OpenClaw安全落地未来趋势圆桌对话现场主题分享环节结束后,主持人李庆丰邀请范维肖、陈伟嘉、郭子龙、李明宇四位嘉宾上台,开启OpenClaw安全落地与AIAgent Part.03现场直击|氛围拉满“养龙虾”经验交流现场四位嘉宾的分享与探讨,为OpenClaw及AIAgent在各行业的安全落地提供了宝贵的实践经验与前沿思路,活动现场大家积极交流、思维碰撞,也为AIAgent