智能体

今天分享一个网店客服回复数据集-用于网点客服AI助手自动回复智能体训练最近有小伙伴问我有没有网点客服相关的数据集，经过几个月的整理，终于整理出了大概24559条网店客服回复数据集。这些数据集可以用户AI大模型训练，网店AI自动回复助手智能体的知识库。数据大概内容如下：数据特点真实场景模拟：数据集中的问答模拟了网店客服与顾客之间的互动，包括常见问题、产品咨询、售后服务等内容。多样性与覆盖性：覆盖了广泛的商品类目和客服场景，涵盖了售前咨询、售后服务、订单查询、退换货、支付问题等多个方面，能够帮助模型学习到多维度的客服对话内容。简洁高效：每条数据都紧扣问题和答案的核心，回

xiangshangdemayi

基础智能体的进展与挑战——从类脑智能到进化、协作和安全系统（译文）本系列博客为文章《Advances and Challenges in Foundation Agents: From Brain-Inspired Intelligence to Evolutionary, Collaborative, and Safe Systems》中文翻译，感谢原作者们开源的精彩文章。本书描述了智能体的发展过程及未来展望，对普通大众了解和学习智能体有极大的参考价值。首先提出一个问题，什么是智能体？相信有很多人今天仍然不清楚这个概念。我们以前段时间爆火的DeepSeek和Manu

详解如何复现LLaMA 4:从零开始利用Python构建“学习不是装满一桶水，而是点燃一把火。” —— 叶芝我的博客主页： https://lizheng.blog.csdn.net

Pocker_Spades_A

AI 对话高效输入指令攻略（一）：了解AI对话指令目录引一.认识 AI 对话中的指令基础1.运行原理2.智能体在 AI 对话中的关键角色与运行机制3.智能体的核心任务

岁月如歌，青春不败

AI智能体开发与大语言模型的本地化部署、优化技术大语言模型不仅在自然语言处理领域带来了突破，也为智能体的构建、自动化任务执行等多种应用场景提供了前所未有的可能。随着OpenAI的GPT系列模型的迭代升级，以及Llama、DeepSeek等开源大语言模型的不断涌现，智能体技术的应用已经深入到科研、教育、商业等多个领域，影响深远。第一：智能体(Agent)入门

【大模型系列篇】深度研究智能体技术演进：从DeepResearch到DeepResearcher，如何重构AI研究范式DeepResearch 的概念与功能最早由 Google 在 Gemini 系列产品中推出，用于自动化生成结构化研究报告，近期底层依赖模型Gemini升级到了2.5 Pro。而我们常规认知的DeepResearch是由OpenAI推出的一款由优化版的 o3 模型驱动专注于深度研究和分析的AI智能体产品。其主要功能包括自主分析复杂的专业信息，实时查找和综合数百个在线资源，最终生成一份专业水准的完整报告。DeepResearch能够运用推理能力，在互联网上搜索、解读和分析海量的文本、图像和PDF文件，并根据

【大模型理论篇】DeepResearcher论文分析-通过在真实环境中的强化学习实现深度研究大模型（LLMs）配合网络搜索功能已经展现出在深度研究任务中的巨大潜力。然而，目前的方法主要依赖两种途径：

Google ADK（Agent Development Kit）简要示例说明创建 agent_card.json：在 toolchain.yaml 中定义工具：使用 FlowStudio 设计工作流：

浩哥的技术博客

使用MetaGPT 创建智能体（1）入门metagpt一个多智能体框架官网：MetaGPT | MetaGPT在大模型领域，智能体通常指一种基于大语言模型（LLM）构建的自主决策系统，能够通过理解环境、规划任务、调用工具、迭代反馈等方式完成复杂目标。具备主动推理能力和多步行动策略的智能实体，简单点讲就是智能体 = 大语言模型（LLM） + 观察 + 思考 + 行动 + 记忆

开源大语言模型智能体应用开发平台——Dify之前有介绍过LangChain——用流的方式开发大模型应用，但是对于没有编程经验的同学来说还是有些难度。终于有大牛们忍不了了，为同学们带来了可视化的、拖拽式的开发大语言模型应用的开源工具——Dify。

如何使用 Coze 的 HTTP 请求节点实现高效数据交互在自动化工作流开发中，与外部服务进行数据交互是核心需求之一。Coze平台的HTTP请求节点提供了强大的解决方案，支持通过HTTP协议实现数据的获取、提交、更新和删除等操作。本文将结合官方文档，详细讲解如何配置和使用这一节点，帮助开发者快速构建可靠的API交互流程。

-嘟囔着拯救世界-

1️⃣ 智能体基础入门教学（2025年全新版本）目录（一）什么是智能体（二）智能体能干什么？2.1 陪伴交互类：你的贴心朋友2.2 专业顾问类：你的私人专家

数据驱动防灾：AI 大模型在地质灾害应急决策中的关键作用。基于DeepSeek/ChatGPT的AI智能体开发全球气候变化加剧了滑坡、泥石流等地质灾害的发生频率与不确定性，传统基于统计与物理模型的预测方法常受限于‌数据稀疏性‌与‌动态耦合复杂性‌。近年来，AI智能体（AI Agents）与大型语言模型（LLMs）的突破为地质灾害研究提供了新范式：

Zapier MCP：重塑跨应用自动化协作的技术实践在当今多工具协同的工作环境中，开发者与办公人员常常面临数据孤岛、重复操作等效率瓶颈。Zapier推出的MCP（Model Context Protocol）协议通过标准化数据交互框架，为跨应用自动化提供了新的技术解决方案。本文将深入解析这一协议的技术实现与落地场景。

大语言模型开发框架——LangChainLangChain是一个开发由语言模型驱动的应用程序的框架，它提供了一套工具、组件和接口，可以简化构建高级语言模型应用程序的过程。利用LangChain可以使应用程序具备两个能力：

智能觉醒：四大AI Agent框架重构未来生产力AI Agent是具备自主决策能力的"数字工作者"，能像人类团队一样感知环境、分析数据、执行任务。例如，亚马逊的仓储机器人集群通过Agent系统实时调整路径，将拣货效率提升40%；OpenAI的Operator工具让客服团队通过语音指令自动处理80%的重复性工单。

智能体开发基础：从概念到实现智能体（Agent）是人工智能中的核心概念之一，它广泛应用于游戏AI、机器人、自动驾驶、智能客服等领域。本篇博客将从智能体的基本概念、核心架构、开发工具，以及简单的智能体实现入手，为想要入门智能体开发的读者提供清晰的指导。

美食菜谱数据集 | 智能体知识库 | AI大模型https://wwwoop.com/home/Index/projectInfo?goodsId=61&typeParam=1&subKey=-1

大数据在线

行业智能体大爆发，分布式智能云有解Manus的一夜爆红，在全球范围内引爆关于AI智能体的讨论。与过去一般的AI助手不同，智能体（AI Agent）并非只是被动响应，而是主动感知、决策并执行的应用。Gartner预测，到2028年，15%的日常工作决策将由智能体完成。

智能体是如何学习文档的内容的？【deepseek生成】智能体（如基于大语言模型的AI系统）学习文档内容的核心方式取决于其架构设计。主要分为参数化学习（模型内部记忆）和检索增强（外部知识调用）两种范式。