智能体

智能体实战（需求分析助手）二、需求分析助手第一版实现（支持需求提取、整理、痛点分析、需求分类、优先级分析、需求文档生成等功能）基于提供的调用 qwen-plus 大模型的实战代码，我将对需求分析助手的第一迭代功能目标进行实现设计。以下是基于该示例代码的第一迭代功能实现细化方案：

风中凌乱的小精灵

[论文阅读] |智能体长期记忆与反思写在前面：10月份的时候，联发科天玑9400发布，搭载这款旗舰 5G 智能体 AI 芯片的荣耀MagicOS9.0实现了一句话让手机自动操作美团点咖啡。很快商场实体店里便能看到很多品牌手机已经升级为智能体语音助手。下一步，这些智能体或许便能结合长期交互记忆，挖掘表面行为背后的深层模式(例如偏好)。本文整理前段时间调研的智能体基于长期记忆进行反思的几篇论文。

月之暗面科技开源kimi核心推理架构：“月饼”大型语言模型(LLMs)变得越来越复杂，需求也越来越大，这给那些想要提供既灵活又经济的模型即服务(MaaS)的公司带来了不小的挑战。LLMs在各种应用中迅速流行起来，导致输入输出的长度、到达的频率和服务需求变化很大。要平衡资源，满足这些多样化的需求，已经成为了一个关键的问题。要实现这种平衡，就需要复杂的策略来满足不同的服务水平目标(SLOs)，对于延迟和吞吐量的要求。而且，传统的LLM服务架构通常都假设有足够的资源来处理所有的请求，但随着需求的增加，特别是在高峰时段，这变得越来越难。

我叫白小猿

【大模型-智能体】AutoGen Studio测试和导出工作流程AutoGen Studio允许用户针对任务交互式地测试工作流程，并审查由此产生的成果物（如图像、代码和文档）。此外用户还可以查看Agent工作流程在处理任务时的“内心独白”，并查看诸如运行成本（如回合数、令牌数等）和Agent行为（如是否调用了工具以及代码执行的结果）等分析信息。

百度智能云技术站

百度智能云千帆大模型平台引领企业创新增长本文整理自百度世界大会 2024——「智能跃迁产业加速」论坛的同名演讲。更多大会演讲内容，请访问：https://baiduworld.baidu.com

大数据AI人工智能培训专家培训讲师叶梓

自适应对话式团队构建，提升语言模型代理的复杂任务解决能力人工智能咨询培训老师叶梓转载标明出处如何有效利用多个大模型（LLM）代理解决复杂任务一直是一个研究热点。由美国南加州大学、宾夕法尼亚州立大学、华盛顿大学、早稻田大学和谷歌DeepMind的研究人员联合提出了一种新的解决方案——自适应团队构建（Adaptive In-conversation Team Building），旨在通过动态管理和组建团队来提高问题解决的效率和准确性。

十八、【智能体】数据库：未来科技的大脑在上一篇中我们讲到了 **变量 ** ，变量的作用是保存用户个人信息，让 Bot记住用户的特征，使回复更加个性化。

大数据AI人工智能培训专家培训讲师叶梓

检索增强型生成模型RichRAG：为多面查询提供丰富回应人工智能咨询培训老师叶梓转载标明出处大模型在处理静态知识更新和信息准确性方面仍面临挑战。为了解决这些问题，检索增强型生成（RAG）模型应运而生，它们通过检索文档来辅助语言模型生成更可靠的回答。但现有的RAG研究大多集中在具有明确用户意图和简洁回答的问题场景上。在现实世界中，用户常常会提出宽泛、开放式的查询，这些查询包含多个子意图，并期望得到涵盖多个相关方面的丰富、长形式的答案。针对这一尚未充分探索但非常重要的问题。

一文了解：多智能体系统(MAS)的演变（算法篇）今天我们来聊聊MAS，即多智能体系统（Multi-Agent System），它是由多个相互作用的智能体组成的系统，这些智能体可以是软件程序、机器人、传感器或者任何能够感知环境并作出决策的实体。在多智能体系统中，每个智能体都有自己的目标和能力，并且它们能够相互通信和协作，以解决复杂的问题或完成特定的任务。

长山的随笔

Claude 3.5学习使用电脑，就像给人装上翅膀练习飞翔凌晨醒来，AI圈终于有大事发生。否则沉寂太久，大家都不知道写什么了。今天早上，“革命”、“大事”、“颠覆”，又要刷屏了。

OpenAI多智能体框架Swarm实测—基于Qwen开源模型底层模型：Qwen开源模型 swarm：0.1.0agent之间的跳转函数输入示例：输入示例初始的agent设置为Agent A，上面问答的基本流程是： Agent A >>>Agent B >>>Agent A，具体输出如下可以看到，开源模型+Swarm框架，可以完成Agent之间的跳转，回复效果还不错。

文心智能体：我的旅游小助手全球旅游推荐官致力于为用户提供最全面和精致的旅行建议和攻略。作为一位充满热情和知识的旅游推荐官，它能帮助旅行者探索世界上最梦幻的目的地，提供详细的旅游攻略、特色景点推荐、文化背景介绍、最佳旅行时间、当地美食和活动等多方位信息。

路人与大师

三大智能体平台深度对比：字节Coze、百度AppBuilder、智谱智能体优劣解析字节Coze智能体是一个多功能平台，具备丰富的功能和技能扩展能力。以下是它的一些核心功能和特性：Coze智能体可以通过插件调用外部API，扩展智能体的能力。例如，它可以执行以下操作：

四、【智能体】RGA架构、工作流程以及关键组件大模型(LLM)作为基础技术，提供了强大的语言理解和生成能力，是构建复杂人工智能系统的基石。RAG可以视为在LLM基础上的扩展或应用，利用LLM的生成能力和外部知识库的丰富信息来提供更准确、信息丰富的输出。

基于百度智能体开发爱情三十六计爱情三十六计是一款基于百度文心智能体开发的恋爱专家 AI 助手，旨在帮助用户解决各种年龄阶段的男女问题和恋爱关系，提供情感建议和支持~

文心智能体平台AgenBuilder | 搭建智能体：情感顾问叶晴💛前情提要💛本文是百度智能体中的相关前沿知识与技术的分享~接下来我们即将进入一个全新的空间，对技术有一个全新的视角~

论文推荐 |【Agent】自动化Agent设计系统论文标题： Automated Design of Agentic Systems论文地址： https://arxiv.org/abs/2408.08435

好用到爆，用扣子（coze.cn)搭建自己第一个提升工作效率工具（Hive SQL转Impala SQL助手）过程分享工作经常要写离线数仓的SQL，由于历史项目很多是用Hive SQL写的，而在调试阶段，用Hive查询实在是太慢了。跟Impala查询对比起来，真是一个天一个地。于是有想把Hive SQL转化为Impala SQL的想法。

【百度文心智能体】想开发爆款智能体？来看看黑神话旅游指南智能体开发流程大揭秘2022年到2023年整年度随着 ChatGPT的爆火，“AI 人工智能智能助手”概念开始引起各行各业的广泛关注，一些曾经存在于科幻片中的智能助手，到如今也变成了现实。ChatGPT通过搜索、分析、调研实现自主理解人类的指令来执行任务，截止目前，中国10亿参数规模以上的大模型数量已超100个。但是通用大模型要找到适合自己的应用场景还是没那么容易，普通人想要部署训练大模型更是难上加难，于是通用大模型开始向行业大模型发展，人工智能的新风口开始吹到了AI智能体(AI Agent)。

LLM Agent系列 | 端侧Agent路由器，合纵连横AI江湖，破局端侧大模型之困！引言简介背景相关工作Octopus v4Octopus v2图中节点基于图的任务规划功能token和数据集收集