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深度剖析 RuoYi - AI：打造专属智能助手的全栈解决方案在人工智能技术飞速发展的当下，开发一个功能完备的 AI 助手平台成了众多开发者的目标。今天要给大家介绍的 RuoYi - AI，是一款基于 Spring Boot 的全栈式 AI 应用框架。它开箱即用、功能丰富，非常适合快速搭建属于自己的智能助手。

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数据驱动进化：AI Agent如何重构手机交互范式？如果说AIGC拉开了内容生成的序幕，那么AI Agent则标志着AI从“工具”向“助手”的跨越式进化。它不再是简单的问答机器，而是一个能够感知环境、规划任务并自主执行的智能体，更像是虚拟世界中的“全能员工”。

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5-29 有趣的指令Pix2Pix(P2P)上一节我们介绍了ControlNet中使用IP-Adapter能力本节主要介绍ControlNet中的指令P2P。

有了大模型为何还需要Agent智能体Agent（智能体）是一种能感知环境、自主决策、执行动作的智能实体，当它与大语言模型（如通义千问QWen、GPT）结合时，形成一种**“增强型AI系统”**。其核心架构如下：

AI Agent开发框架分析：前端视角优点：缺点：适用场景：优点：缺点：适用场景：优点：缺点：适用场景：优点：缺点：适用场景：优点：缺点：适用场景：

Manus AI：从爆火到争议，AI Agent的未来之路2025年3月6日，全球首款通用AI智能体Manus的发布，迅速引爆了科技圈。这款由中国AI团队Monica推出的产品，凭借其在GAIA基准测试中的优异表现，被誉为“AI Agent的GPT时刻”。然而，伴随着爆火而来的，还有对其“饥饿营销”和“套壳炒作”的质疑。本文将深入探讨Manus的诞生背景、技术亮点、市场反响以及争议焦点，并展望AI Agent的未来发展。

企业级智能对话AI助手（一）技术方案设计

AI Agent架构深度解析：从ReAct到AutoGPT，自主智能体的技术演进与工程实践前言觉得不错就点个赞吧！。（配图：AI Agent架构演进时间轴，标注关键技术节点）（表格：架构对比分析）

构建一个研发助手Agent：提升开发效率的实践在上一篇文章中,我们讨论了如何构建一个文档助手Agent。今天,我想分享另一个实际项目:如何构建一个研发助手Agent。这个项目源于我们团队的真实需求 - 提升研发效率,降低开发成本。

构建一个数据分析Agent：提升分析效率的实践在上一篇文章中,我们讨论了如何构建一个智能客服Agent。今天,我想分享另一个实际项目:如何构建一个数据分析Agent。这个项目源于我们一个金融客户的真实需求 - 提升数据分析效率,加快决策速度。

AI Agent的多轮对话：提升用户体验的关键技巧在前面的文章中，我们讨论了 AI Agent 的各个核心系统。今天，我想聊聊如何实现一个好用的多轮对话系统。说实话，这个话题我琢磨了很久，因为它直接影响到用户体验。

从ai产品推荐到利用cursor快速掌握一个开源项目再到langchain手搓一个Text2Sql agent目录0. 经验分享：产品推荐1. 经验分享：提示词优化2. 经验分享：使用cursor 阅读一篇文章3. 经验分享：使用cursor 阅读一个完全陌生的开源项目

AI Agent的安全实践：权限控制与数据保护在前面的文章中，我们讨论了 AI Agent 的各个功能模块。今天，我想聊聊一个经常被忽视但极其重要的话题：安全性。说实话，我在这方面也吃过亏，希望通过分享我的经验，帮大家少走一些弯路。

AI Agent的记忆系统实现：从短期对话到长期知识在上一篇文章中，我们搭建了 AI Agent 的基础框架。今天，我想深入讲讲 AI Agent 最核心的部分之一：记忆系统。说实话，我在实现记忆系统时走了不少弯路，希望通过这篇文章，能帮大家少走一些弯路。

Cc不爱吃洋葱

如何本地部署AI智能体平台，带你手搓一个AI Agent今天分享如何在个人电脑上搭建一个AI智能体平台，可以自定义聊天机器人，设计智能体，编排工作流，知识库，RAG管道等等，还支持本地大模型接入，并对外提供API接口。

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。

正在走向自律

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。

正在走向自律

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。

正在走向自律

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