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正在走向自律

当AI Agent遇上CRM：客户关系管理的智能化变革（29/30）在当今竞争激烈的商业环境中，客户关系管理（CRM）系统已成为企业运营的核心枢纽。它如同企业的 “客户中枢神经”，全方位记录客户信息、跟踪销售流程、分析市场动态，为企业提供了与客户互动的关键平台，助力企业精准把握客户需求，从而提升销售业绩与客户满意度。

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多 Agent 框架入门：开启智能协作新时代（24/30）在当今科技飞速发展的时代，人工智能已深深融入人们生活的方方面面，多 Agent 系统作为其中的璀璨明珠，正散发着独特魅力。从智能家居设备的默契协作，到工业生产线上各环节的智能调度；从复杂交通网络的流量优化，再到金融市场的风险预测与策略制定，多 Agent 框架无处不在，悄然改变着人们的生活与生产模式。

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单智能体入门：开启智能新世界的钥匙（23/30）近年来，智能体（Agent）成为科技领域炙手可热的话题。从 OpenAI 首席执行官奥特曼对智能体的前瞻布局，到各大科技巨头与初创公司纷纷涌入赛道，智能体已然站在科技浪潮之巅。它宛如一个灵动的数字化精灵，能感知环境、自主决策并采取行动，以达成预设目标。

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探秘MetaGPT：革新软件开发的多智能体框架（22/30）近年来，人工智能大模型领域取得了令人瞩目的进展，GPT-3、GPT-4、PaLM 等模型展现出了惊人的自然语言处理能力，仿佛为 AI 世界打开了一扇通往无限可能的大门。它们能够生成流畅的文本、回答复杂的问题、进行创意写作，甚至辅助编程，让人们惊叹不已。然而，这些大模型在实际应用中却面临着诸多挑战。一方面，每个大模型都有其独特的特点和局限性，要将它们精准地应用于具体业务场景，需要大量的专业知识和经验来进行微调和优化。这就如同为一位天赋异禀但性格独特的运动员量身定制训练计划，既要充分发挥其优势，又要弥补短板，

大模型之路

Chain of Agents（COA）：大型语言模型在长文本任务中的协作新范式随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型（LLM）在自然语言处理领域的应用日益广泛。然而，LLM在处理长文本任务时仍面临诸多挑战。传统的解决方案，如截断输入上下文或使用基于检索增强生成（RAG）的方法(面向企业RAG（Retrieval Augmented Generation）系统的多维检索框架)，往往存在信息丢失或检索不准确的问题。为了更有效地处理长文本任务，Chain of Agents（CoA）框架应运而生。CoA通过多个LLM的协作，实现了对长文本的高效处理，为LLM在长文本任务中的应用提供了新

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数势科技：解锁数据分析 Agent 的智能密码（14/30）在当今数字化浪潮中，数据已然成为企业的核心资产，而数据分析则是挖掘这一资产价值的关键钥匙。数势科技，作为数据智能领域的领军者，以其前沿的技术与创新的产品，为企业开启了高效数据分析的新篇章，旗下的数据分析 Agent 更是独树一帜，成为众多企业数字化转型征程中的得力助手。

三大行业案例：AI大模型+Agent实践全景本文将从AI Agent和大模型的发展背景切入，结合51Talk、哈啰出行以及B站三个各具特色的行业案例，带你一窥事件驱动架构、RAG技术、人机协作流程，以及一整套行之有效的实操方法。具体包含内容有：51Talk如何让智能客服“主动进攻”，带来约课率、出席率双提升；哈啰出行如何由Copilot模式升级为Agent模式，并应用到客服、营销策略生成等多个业务场景；B站又是如何借力大模型与RAG方法，引爆了平台的高效内容检索和强互动用户体验。

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Agent 案例分析：金融场景中的智能体-蚂蚁金服案例（10/30）在当今数字化时代，金融行业正经历着深刻的变革。随着人工智能技术的飞速发展，智能体（Agent）在金融场景中的应用越来越广泛。蚂蚁金服作为金融科技领域的领军企业，积极探索和应用智能体技术，为金融服务带来了全新的体验和价值。本文将深入分析蚂蚁金服在金融场景中的智能体案例，探讨其应用场景、技术实现和价值创造。

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微众银行金融场景 Agent：创新实践与深度剖析（12/30）在当今数字化浪潮汹涌澎湃的金融领域，微众银行宛如一颗璀璨的明星，闪耀着独特的光芒。作为国内首家数字银行，自 2014 年成立以来，它始终坚定不移地走在金融科技创新的前沿，以开拓者的姿态不断探索和实践，在金融数字化进程中占据着极为突出的地位。

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京东物流营销 Agent：智能驱动，物流新篇（13/30）在当今数字化浪潮的席卷下，物流行业正历经深刻变革。人工智能技术的蓬勃发展，尤其是大模型的出现，为物流行业的智能化转型注入了强劲动力。京东物流，作为行业的领军者，敏锐地捕捉到这一技术趋势，积极探索大模型在物流营销中的应用，创新性地推出了京东物流 Agent，旨在进一步提升物流服务的效率与质量，优化客户体验，增强市场竞争力。

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AI Agent案例与实践全解析：字节智能运维（9/30）AI Agent，即人工智能代理，是一种能够感知环境、进行决策和执行动作的智能实体。从定义来看，它有着深厚的发展渊源，其起源可以追溯到哲学领域。

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AI Agent案例全解析：百度营销智能体（8/30）引言：在当今这个科技飞速发展的时代，AI技术呈现出爆发式的增长，正以前所未有的态势改变着众多行业的发展轨迹，营销领域也不例外。随着市场竞争的日益激烈，传统营销模式逐渐显露出疲态，对于变革的需求愈发迫切。

阿里巴巴LangEngine开源了！支撑亿级网关规模的高可用Java原生AI应用开发框架LangEngine作为阿里集团内部发起的纯Java版本的AI应用开发框架，经过充分实践，已经广泛应用于包括淘宝、天猫、阿里云、爱橙科技、菜鸟、蚂蚁、飞猪、1688、LAZADA等在内的多个业务场景。此外，LangEngine还支撑了阿里国际AI应用搭建平台的自研与上线，对集团内部的AI平台基础设施产生了深远影响。

【AIGC】大模型面试高频考点-多模态RAG在方案3中：该方案2 适用于LLM无法使用多模态进行答案综合的情况（例如，成本等）。除了以下pip包外，您还需要系统中的 poppler （安装说明）和 tesseract （安装说明）。

【AIGC半月报】AIGC大模型启元：2024.10（下）2024.10.21 DeepSeek开源了一个仅1.3B大小的多模态大模型：Janus（两面神），统一了多模态理解和生成。通过将视觉编码解耦成独立的pathway，同时仅使用一个统一的transformer架构进行处理。Janus在多模态理解和生成基准测试中超越了以往的统一模型，作为一个多模态“小”模型具有显著的优势。　　Janus 是一个统一的多模态理解和生成的大型语言模型（MLLM），它将多模态理解和生成的视觉编码解耦。Janus 基于 DeepSeek-LLM-1.3b-base 构建，该模型训

1.2.3 HuggingFists安装说明-MacOS安装【GitHub】GitHub - Datayoo/HuggingFists4Mac【百度网盘】https://pan.baidu.com/s/12WxZ-2GgMtbQeP7AcmsyHg?pwd=2024

网安打工仔

探索RAG、AI Agents和Agentic RAG的架构、应用程序和主要区别人工智能催生了能够执行各种任务的强大模型。该领域最具影响力的两项进步是检索增强生成 (RAG) 和Agents，它们在改进AI驱动的应用程序中发挥着独特的作用。然而，新兴的Agentic RAG概念提出了一种利用两种系统优势的混合模型。Agentic RAG是什么？与RAG、Agents有什么区别？接下来，本文将全面分析这三种技术的概念与联系，探索它们的架构、应用程序和主要区别。

2.1 HuggingFists系统架构(二)上图为HuggingFists的部署架构。从架构图可知，HuggingFists主要分为服务器(Server)、计算节点(Node)以及数据库(Storage)三部分。这三部分可以分别部署在不同的机器上，以满足系统的性能需求。为部署方便，HuggingFists社区版将这三部分集成在了一起，缺省情况下只提供了一个计算节点(Node)。

【拥抱AI】浅谈Prompt的书写规范及要点在使用大模型，如天工大模型进行对话或生成文本时，遵循一定的prompt（提示语）书写规范可以显著提升生成内容的质量和相关性。以下是一些书写prompt时的建议：

LLM智能体工程落地思考(二)笔者认为面向AI应用的低代码工具可以成为回答上一节问题的一个可选的答案。但笔者这里所说的低代码平台非前两年爆火的面向UI应用开发的工具。因为这类低代码工具理论上可以降低任何场景的开发成本而不是特指于AI Agent的应用场景。