智能体

OpenAI Swarm 多智能体框架介绍目录一、什么是 Swarm ？二、Swarn 使用方法2.1 安装依赖2.2 实例本篇文章主要介绍下 OpenAI Swarm 多智能体框架。

基于智能体和RWA的分布式商业生态商业模型架构设计在数字化和智能化的浪潮下，传统商业生态正经历着深刻的变革。如何通过技术的赋能推动商业模式的升级，成为各行各业的共识。**智能体（AI Agents）与现实世界资产（RWA）**的结合，为分布式商业生态系统的构建提供了全新的视角和思路。通过智能化的决策、去中心化的治理、以及资产的数字化转型，传统的商业生态将被重新定义。

OS-Genesis：基于逆向任务合成的 GUI 代理轨迹自动化生成近年来，图形用户界面（GUI）代理（GUI Agents）在软件自动化、辅助测试和 AI 驱动的任务执行中扮演着越来越重要的角色。然而，当前的 GUI 代理训练仍然面临高质量数据稀缺的核心挑战。现有的方法主要依赖：

您好啊数模君

2025.2.6 数模AI智能体大更新，更专业的比赛辅导，同提示词效果优于gpt-o1/o3mini、deepseek-r1满血本次更新重新梳理了回复逻辑规则，无任何工作流，一共3.2k字细节描述。具体效果可以看视频，同时也比对了gpt-o1、gpt-o3mini、deepseek-r1-67BI，从数学建模题目解答上来看，目前我的数模AI智能体具有明显优势。

构建由局部观测、分布式决策与全局奖励协同作用的多智能体强化学习系统在实际应用中（例如生产调度、资源分配等），多个自治决策单元（智能体）需要在一个共享的环境中协同工作，每个智能体只能获取局部信息（例如自身状态或部分环境观测），但它们的行为会相互影响。传统的单智能体强化学习（RL）模型难以直接适用于这种场景，因此需要多智能体强化学习（MARL）的方法。

【LLM-agent】(task2)用llama-index搭建AI Agent步骤：一个典型的 ReActAgent 遵循以下循环：输出的结果：（1）计算的例子：（2）天气预报的例子

扣子平台音频功能：让声音也能“智能”起来在数字化时代，音频内容的重要性不言而喻。无论是在线课程、有声读物，还是各种多媒体应用，音频都是传递信息、增强体验的关键元素。扣子平台的音频功能，为开发者和内容创作者提供了一个强大而灵活的工具，让音频的使用和管理变得更加智能和便捷。今天，我们就来深入了解一下这个新功能，看看它是如何帮助我们更好地控制和优化音频体验的。

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

解锁AI Agent潜能：LLaMA3-1-8B-Instruct WebDemo部署实战（20/30）在当今这个信息呈爆炸式增长的时代，AI Agent 宛如一位智能领航员，稳稳伫立在时代浪潮的前沿。它能自主感知环境变化，凭借自身的 “智慧” 做出精准决策，进而采取高效行动，致力于达成既定目标。从日常生活中的智能语音助手，到商业领域里的智能决策系统，AI Agent 的身影无处不在，已然成为推动各行业智能化转型的核心力量。

MetaGPT - 多Agent框架MetaGPT 为GPTs分配不同的角色，以形成一个协作实体来完成复杂的任务。软件公司多角色示意图（正在逐步实现）

慧集通-让软件连接更简单！

安装教程：慧集通集成平台（DataLinkX）智能体客户端安装操作(Linux/windows/mac)使用提供的账号登录集成平台后台(https://www.datalinkx.cn/),点击左侧菜单栏【智能体】→【智能体】进入到智能体列表界面，在该界面我们找到功能栏中的下载按钮点击则会弹出下载界面，在该界面我们可以选择不同的系统操作系统来下载对应版本的智能体安装包；

正在走向自律

让 Agent 具备语音交互能力：技术突破与应用前景（16/30）在当今数字化时代，人机交互方式正经历着深刻的变革。从早期的命令行界面到图形用户界面，再到如今日益普及的语音交互，人们对于与机器沟通的便捷性和自然性有了更高的追求。Agent 作为一种能够自主执行任务、与环境进行交互的智能实体，赋予其语音交互能力具有重要的现实意义和广阔的应用前景。这不仅可以提升用户体验，使人们能够更加自然、流畅地与 Agent 进行沟通，还能拓展 Agent 的应用场景，如智能家居、智能客服、智能车载系统等领域，让智能服务更加贴近人们的生活和工作。

AutoGen-AI Agentic Design Patterns with AutogenAutoGen-AI Agentic Design Patterns with Autogen

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。