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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

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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。

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Langchain[3]:Langchain架构演进与功能扩展：流式事件处理、事件过滤机制、回调传播策略及装饰器应用v0.1: 初始版本，包含基本功能。从0.1~0.2完成的特性：LangChain 的未来发展注意：自 0.2.0 版本起，langchain 不再依赖 langchain-community。langchain-community 将依赖于 langchain-core 和 langchain。

【AIGC半月报】AIGC大模型启元：2024.07（上）2024.07.02 目前已经存在一些英文的文生视频基准，如VBench、FETV和EvalCrafter，可以用于评测英文文生视频模型的性能。然而，针对中文文生视频大模型的基准测试还比较缺乏，无法直接评估中文文生视频大模型的质量和效果。现如今，中文语境下的文生视频技术正处在快速发展的阶段，亟需建立一个专门针对中文大模型的基准测试。　　为了推动视频生成领域的发展，量化视频生成模型的性能与用户体验，指导视频生成工具的落地与推广，第三方大模型测评机构SuperCLUE，推出AIGV视频生成能力测评基准AIG

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国内首个智能体生态大会！2024百度万象大会定档5月30日最近，百度悄悄「上新」了几个AI神器。百度搜索上线「互动」功能，可以实时问答，查询信息就像聊天一样简单，还可以艾特相关智能体，更细致精确地满足个性化需求，比如去新加坡旅游，可以让新加坡旅游局智能体给你定制旅行计划。

基于MetaGPT构建单智能体在之前的文章中，我们详细地描述了Agent的概念和组成，在代码案例中体验了Agent的记忆、工具、规划决策模块，并通过几个Agent框架来加强读者对Agent开发设计与应用的理解，接下来我们就要进入智能体Agent的实际开发中，请各位和我一起运行环境，开始Coding!!!😋😋 代码已开源，文末有链接自取；

LangChain带你轻松玩转ChatGPT等大模型开发大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。

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大模型的不足与解决方案首先我们需要知道的一件事情，大模型虽然非常的强大，但是它是不具备记忆能力的，也就是说实际上大模型是一个 0状态的东西。在使用大模型的时候，尤其是在使用大模型的API进行多轮对话的场景下，在经过一些轮次之后，原本与大模型对话所赋予的记忆就会消失，因为大模型也记不住这么多东西。

Al Agent：开启智能化未来的关键角色，让机器更智能的为我们服务随着科技的飞速发展，人工智能(AI)已经成为我们生活中不可或缺的一部分。作为AI技术的核心，Al Agent(AI代理)在各领域的应用日益广泛。Al Agent不仅能够模拟人类的思维和行为，还能够在无人干预的情况下，根据预设的目标和规则，自动地完成任务。本文将简单探讨Al Agent是什么，它在多个重要领域的应用场景，以及它如何为我们的未来带来深远的影响。

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5分钟速通大语言模型（LLM）的发展与基础知识这一章节呢，我们主要学习的是AI大模型相关的一些背景和基础知识。大家可以看到这一章节的标题是 “5分钟速通大语言模型（LLM）的发展与基础知识” ，标题名字倒是挺唬人的，相较于唬人的标题，大家肯定更关心的是接下来一段时间主要讲哪些内容呢？

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是机遇？是未来？拥抱 AI Agent ，拥抱 AI 2.0时代～大家都知道未来是AI的时代，但是很多小伙伴却都很困惑，究竟应该如何拥抱AI时代？是学一堆AI工具怎么用吗？还是练好提示词如何写作？其实这些都是一些表象的东西。如果大家真的愿意投身到AI这个风口、行业，我觉的 Agent 是可以为大家提供一个可能的。尤其是对一些拥有丰富场景能力，拥有一定行业数据的公司和个人来说，学习 Agent 结合自己的业务和长处，去开发各种 Agent 实现业务的倍增。

LangChain Demo | 如何调用stackoverflow并结合ReAct回答代码相关问题楼主决定提升与LLM交互的质量，之前是直接prompt->answer的范式，现在我希望能用上ReAct策略和能够检索StackOverflow，让同一款LLM发挥出更大的作用。