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在前两章实战中,我们落地了数据分析Agent、研发运维Agent,完成了企业业务、技术研发两大核心场景的AI自动化落地。本章聚焦民生与教育赛道,打造个性化教育辅...
前面章节我们落地了数据分析、研发运维、个性化教育三大垂直场景Agent,完成了技术工具、ToB服务、民生教育的AI智能化闭环。本章进入互联网商业核心场景,打造可...
前面章节我们系统性搭建了AI Agent的记忆系统、推理规划、工具调用、多智能体协作、RAG知识库、前端可视化交互全套底层能力。从本章开始,我们进入项目实战落地...
上一章我们落地了智能数据分析Agent,完成了业务数据场景的AI自动化闭环。本章我们聚焦技术研发本身,打造面向代码开发、Bug修复、调试运维、流水线发布、故障复...
在前七章中,我们完成了AI Agent的推理规划、反思纠错、工具调用、多智能体协作、RAG知识库增强等全部底层能力搭建。此时的Agent已经具备完整的「大脑」和...
在前几章我们搭建了Agent的记忆系统、推理规划、工具调用、多智能体协作能力,Agent已经具备完整的自主思考与外部交互能力。但此时的Agent仍然存在两个致命...
前面章节我们完成了单智能体的全套能力建设:LLM推理、Prompt工程、长短记忆、规划反思、工具调用。
在前四章中,我们已经为 AI Agent 配齐了LLM推理底座、Prompt能力、长短记忆、规划反思思维。此时的Agent已经具备「独立思考」的能力,但仍然是一...
在前几章我们完成了LLM底座、Prompt工程、记忆系统的搭建,Agent已经具备上下文记忆、长期语义回忆、结构化输出能力。但此时的Agent仍停留在「被动应答...
前面章节我们掌握了 LLM 底层原理、Prompt 工程、结构化输出能力。但目前的 Agent 仍然存在一个致命问题:无记忆能力。
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在上一章中,我们搭建好了 AI Agent 的开发环境、理清了智能体的架构与框架选型。从本章开始,我们正式进入AI Agent 底层核心技术栈实战学习。
当下AI技术已从「被动问答」迈入「主动执行」的全新阶段,AI Agent(人工智能智能体)成为大模型落地企业业务、自动化复杂场景的核心载体。不同于传统聊天机器人...
当下AI技术已从「被动问答」迈入「主动执行」的全新阶段,AI Agent(人工智能智能体)成为大模型落地企业业务、自动化复杂场景的核心载体。不同于传统聊天机器人,AI Agent具备自主感知、逻辑规划
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