智能体

开源数字人框架 AWESOME-DIGITAL-HUMAN 技术解析与应用指南AWESOME-DIGITAL-HUMAN 是一个基于 Live2D 技术的开源数字人框架，它集成了语音识别（ASR）、大语言模型（LLM）、语音合成（TTS）和 Agent 模块化扩展能力，支持快速部署和自定义开发。项目特点包括：超轻量级设计（配置要求低于2核2G）、支持 Docker 快速部署、多平台兼容（PC端和移动端）以及丰富的 Live2D 人物模型扩展能力。

如何设置飞书多维表格，可以在扣子平台上使用扣子可以链接到飞书多维表格，但很多人不知道具体如何操作，今天给大家分享下操作流程。大家好，我是涛涛，欢迎来到我的空间。因为需要管理员审核，所以最好有管理员的手机就在旁边方便操作。

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AI Agent开发之门：微软官方课程全面解析在生成式 AI 迅猛发展的今天，AI Agents（智能体）作为一种能够自主感知、决策并与环境交互的智能实体，正成为各行各业关注的焦点。无论是自动化客户服务、个性化内容推荐，还是复杂问题解决，AI Agents 都展现出巨大的应用潜力。然而，对于大多数开发者而言，从何处开始学习、如何有效构建可靠的 AI Agents 仍是一项挑战。

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几个COZE智能体经验小分享第一个智能体是关于英语学习的智能体，也是送给买我单词社交网络这套书的一个朋友。首先单词社交网络这本书它是分为几个级别的。每一个级别分为20多个章节，每一个章节分为多个英语电影片段。智能体在这里扮演的角色是将这一个电影片段作为教学材料教授给用户，帮助用户熟悉电影片段的内容和提升听力，单词作为理解内容的一个重要部分，所以智能体在这个过程中会不断询问可用户对哪些单词不理解，帮助用户提升对单词的理解能力。

AI日报 · 2025年5月03日｜Perplexity 集成 WhatsApp，苹果传与 Anthropic 合作开发 XcodePerplexity 于 5 月 2 日发布其每周更新摘要，重点包括新增 WhatsApp 集成，用户现可直接在 WhatsApp 内与 Perplexity AI 交互，显著提升了信息获取的便捷性 [1]。此次更新还加强了实时信息处理能力，新增 F1 赛事直播报道、盘后股票数据及通过 FinChat 集成的财报预告信息 [1]。此外，网页端侧边栏经重新设计，协作空间（Spaces）功能也得到改进，旨在优化用户体验与团队协作效率。这些更新共同体现了 Perplexity 致力于成为一个融入用户日常通讯渠道

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AI Agent新范式：FastGPT+MCP协议实现工具增强型智能体构建作者：高瑞冬MCP协议（Model Context Protocol）是由Anthropic在2024年11月初发布的一种协议，旨在统一AI模型与外部系统之间的通信方式，简化它们之间的交互问题。随着OpenAI官方宣布支持MCP协议，越来越多的AI厂商也开始支持这一协议。

AI日报 · 2025年04月30日｜OpenAI 回滚 GPT-4o 更新以解决“谄媚”问题过去24小时，全球人工智能领域持续快速发展。从模型行为调整到平台工具更新，再到行业安全规范的探讨，以下是为您精选的重点动态：

【Agent】MCP协议 | 用高德MCP Server制作旅游攻略MCP （Model Context Protocol，模型上下文协议）定义了应用程序和 AI 模型之间交换上下文信息的方式。这使得开发者能够以一致的方式将各种数据源、工具和功能连接到 AI 模型（一个中间协议层），就像 USB-C 让不同设备能够通过相同的接口连接一样。MCP 的目标是创建一个通用标准，使 AI 应用程序的开发和集成变得更加简单和统一。

公众号-架构师汤师爷

DeepSeek+Coze实战：如何从0到1打造一个热点监控智能体大家好，我是汤师爷，专注AI智能体分享~短视频小白经常会遇到这样的困扰。每天花大量时间刷视频，想要找到你所在赛道的爆款内容，却总是难以系统地整理和分析？

dify对接飞书云文档，并且将图片传入飞书文档前面讲了如何让dify展示图片，但是如果想让智能体回答的带图片的内容生成个文档该怎么弄呢？今天来实践一下。

【（保姆级教程）Ubuntu24.10下部署Dify】Ubuntu 24.10 (Oracular Oriole)desktop和live版的区别是desktop带图形化桌面，这里下载live版

梦想就是摸鱼

利用COZE搭建工作流，实现自动爬取头条数据录入飞书表格本文主要分享如何利用字节的COZE搭建工作流，来构建个人智能体平台。以将头条数据录入飞书表格为例进行讲解。

我们离Agent终极形态又近了一步：全球首个支持谷歌A2A（Agent-to-Agent)协议的智能体注册网站上线Product Hunt，未来智能体协作网络AI 的终点，不是更强大的对话，而是一个真正协作的智能体社会。这种形态已经在悄然出现。全球首个支持 Google A2A（Agent-to-Agent）协议的智能体注册与协作平台同步上线Product Hunt，并取得了良好的社区反馈。

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

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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

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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