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每周AI看 | 亚马逊推出AI产品矩阵、网易云商客服Agent项目收录至《2025年中国数字服务产业发展白皮书》编者按：本周AI领域技术突破与商业落地并行。全球巨头在芯片与模型上激烈角逐，英伟达以因果推理革新自动驾驶，亚马逊则以全栈AI矩阵加速企业应用。聚焦国内，AI在服务、音乐、影像等多元场景深入渗透，如北京一卡通与网易云商合作的客服Agent项目脱颖而出，凭借超97%的意图识别准确率验证了“人工智能+”的务实落地路径，标志着AI竞争已从技术秀场转向价值创造的核心战场。

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亚马逊云科技：Agentic AI的“iPhone时刻”正在到来AI 正告别“炫技”，加速回归“价值”。这其中，AI Agent所扮演的角色与作用至关重要。今天，全球的开发者都在积极拥抱AI Agent来构建，标志着整个技术行业正迎来重大转折点。因此，当AI Agent加速涌现之际，AI Agent需要加速进入到生产环境和创造更多价值，已成为产业共识。

使用FastGPT知识库构建智能客服的示例目录3.5.1 创建知识库3.5.2 使用工作流构建知识库应用3.5.3 基于知识库进行问答本节将使用知识库来构建一个简单的智能客服，步骤包括创建知识库、在智能客服工作流中使用知识库，以及基于知识库进行智能问答。

FastGPT简介FastGPT是珠海环界云计算有限公司精心打造的企业级AI生产力引擎，它并非简单的“问答机器人”，而是一款开箱即用的智能体开发平台。自2023年正式上线以来，它已在短短两年多时间里服务了数百家企业级客户，足迹遍布金融、医疗、制造、教育、政务、能源等众多行业，在各行各业的数字化转型浪潮中扮演着不可或缺的关键角色。从证券机构的财报分析到医院的病历辅助解读，从工厂的设备检修预警到学校的个性化教学辅导，FastGPT正以多元化的应用场景证明着自身的价值。

智能体开发环境安装目录2.1.1 Anaconda的下载与安装2.1.2 PyTorch的下载与安装2.1.3 PyCharm的安装与使用

FastGPT企业知识库介绍目录3.4.1 FastGPT的存储结构3.4.2 知识库搜索模式如图3-5所示，在FastGPT中，整个知识库由库、集合和数据三部分组成。集合可以简单理解为一个文件。一个库中可以包含多个集合，一个集合中可以包含多组数据。最小的搜索单位是库，也就是说，知识库搜索时，是对整个库进行搜索，而集合仅是为了对数据进行分类管理，与搜索效果无关。向量就是将人类的语言（文字、图片、视频等）转换为计算机可识别的语言（数组）。计算两个向量之间的相似度，表示两种语言的相似程度。

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亚马逊云科技：与云计算一样，Agent也将带来巨大变革2025年被视为AI Agent爆发之元年，AI Agent在标准化和短周期任务中展现出令人惊叹的应用能力，市场中爆发多款备受瞩目的AI Agent 产品。面向未来，AI Agent对于长周期、复杂化任务领域也有望取得飞速进展，这无疑将彻底重塑众多行业的业务、流程和组织。

FastGPT版本体系概览FastGPT围绕企业不同规模、技术需求和部署方式，构建了多层次的版本体系，从免费开源的基础体验到定制化的企业级方案，全面覆盖各类用户场景。版本设计以“用户规模”“部署方式”“功能深度”为核心划分维度，共包含四大类版本：开源版、SaaS版、商业版、企业版，覆盖从个人开发者到大型企业的全场景需求。其中，开源版与SaaS版主打轻量化体验，SaaS版作为FastGPT的经典云端方案，基于官方云服务器运行，无须本地部署成本，数据由官方托管，主打便捷性与轻量化体验。商业版与企业版聚焦企业级深度功能。开源版、商业版、

FastGPT的特点与优势在AI技术飞速发展的今天，企业对智能工具的需求早已超越了简单的“问答功能”，转而追求能深度适配业务场景、高效解决实际问题的综合解决方案。FastGPT作为企业级AI生产力引擎，凭借其独特的技术架构与落地能力，构建起难以复制的竞争优势。这些优势不仅体现在技术参数的领先上，更转换为实实在在的业务价值，让AI从“实验室概念”真正走进企业的日常运营。

【新书推荐】《玩转FastGPT：像搭积木一样构建智能体》解析FastGPT企业级 Al Agent开发平台的用法，实战飞书AI推送机器人、智能客服、出游规划大师招投标助手、智能问数、HR智能招聘助手、Graphviz流程图生成、智能发票识别等智能体应用

智能体与大模型的关系智能体（Agent）：智能体是一个能够感知环境并通过行为改变环境的实体。它可以是物理实体，如机器人；也可以是软件实体，如软件代理。智能体具有自主性、社会能力、反应性和主动性等特点。

AI核心知识27——大语言模型之AI Agent（简洁且通俗易懂版）如果说 LLM（大语言模型）是一个只会说话的“超级大脑”，那么 AI Agent（智能体）就是给这个大脑装上了“手”和“脚”，让它不仅能思考，还能干活。

AI - AI Agent 是什么？为什么最近这么火？如果一句话总结：AI Agent 是能理解目标、能规划步骤、能调用工具并执行任务的自主智能系统。它的核心能力包括：

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AI Agent设计模式 Day 19：Feedback-Loop模式：反馈循环与自我优化【AI Agent设计模式 Day 19】Feedback-Loop模式：反馈循环与自我优化在“AI Agent设计模式实战”系列的第19天，我们将深入探讨Feedback-Loop（反馈循环）模式——一种通过持续收集外部或内部反馈信号，驱动Agent动态调整行为、策略和内部状态，从而实现自我优化的核心机制。该模式广泛应用于对话系统调优、任务执行修正、用户偏好建模、模型微调等场景，是构建具备长期适应性和进化能力智能体的关键技术路径。尤其在复杂、动态、不确定的真实环境中，Feedback-Loop模式能够显

代码执行 + MCP：AI 代理 token 省 98%！咱们做AI开发的都知道，现在AI代理要对接各种工具——谷歌云盘、Salesforce、企业内部系统，没个统一的连接方式简直要疯。Anthropic的MCP（Model Context Protocol）算是解决了这个痛点，相当于给所有工具装了个“通用插座”，AI代理插一次就能用所有工具。

【AI 学习】从0到1深入理解Agent AI智能体：理论与实践融合指南在人工智能的快速发展进程中，Agent AI 智能体正逐渐崭露头角，成为推动该领域迈向新高度的关键力量。从最初简单的智能程序，到如今能够在复杂环境中自主决策、灵活行动的智能实体，Agent AI 智能体的发展见证了人工智能从理论探索走向实际应用的重大跨越。

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AI Agent设计模式 Day 15：Swarm模式：群体智能与涌现行为【AI Agent设计模式 Day 15】Swarm模式：群体智能与涌现行为在“AI Agent设计模式实战”系列的第15天，我们深入探讨协作设计模式中的核心范式——Swarm模式（群体智能模式）。该模式受自然界中蚁群、蜂群等生物群体行为启发，通过大量简单Agent的局部交互，在无中心控制的情况下涌现出全局智能行为。Swarm模式特别适用于大规模动态任务分配、分布式问题求解和鲁棒性要求高的系统场景，如舆情监控、智能物流调度、多机器人协同探索等。本文将从理论基础、架构设计到完整代码实现，全面解析Swarm模

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AI Agent设计模式 Day 16：Memory-Augmented模式：记忆增强的Agent设计【AI Agent设计模式 Day 16】Memory-Augmented模式：记忆增强的Agent设计

蜂蜜黄油呀土豆

深入理解 Agent 相关协议：从单体 Agent 到 Multi-Agent、MCP、A2A 与 Agentic AI 的系统化实践当大模型从“对话式问答”升级为“可调用工具、可操作系统、能自主规划任务”的智能体（Agent）后，整条 AI 应用链路发生了质变。传统模式下，大模型只能回答问题；但在 Agent 模式下，它能：

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AI Agent设计模式 Day 7：Tree-of-Thoughts模式：树形思维探索欢迎来到“AI Agent设计模式实战”系列的第7天！今天我们将深入探讨Tree-of-Thoughts（ToT）模式——一种突破传统线性推理限制、通过树形结构探索多种思维路径的高级Agent设计范式。在面对复杂问题（如数学证明、代码生成、战略规划等）时，单一推理链往往容易陷入局部最优或逻辑死胡同，而ToT通过构建并行的思维分支，在多个可能性之间进行广度优先或深度优先搜索，显著提升了问题解决的成功率和鲁棒性。