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金融RPA机器人丨实在智能

智能体的五大特征：自主性、反应性、前瞻性、交互性、迭代性当你打开银行APP咨询业务，无需等待人工客服就能获得精准答复；当理财顾问主动根据市场波动调整你的投资组合；当工厂里的设备监测系统提前预警故障并推送维修方案——你可能没意识到，背后操盘的都是同一个“智能帮手”：智能体。这个听起来有点科幻的名词，早已不是实验室里的概念，而是悄悄渗透到金融、制造、政务等多个领域，成为推动数字化转型的核心力量。今天，我们就用最通俗的语言，聊聊智能体到底是什么、能做什么，以及它如何悄悄改变我们的工作与生活。

汽车智能体Agent：国务院“人工智能+”行动意见对汽车智能体领域革命性重塑2025年8月，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（以下简称《意见》），这不仅是中国AI发展战略的又一次顶层设计升级，更标志着我国正式从“数字赋能”迈向“智能原生”的新纪元。《意见》中一个前所未有的亮点，是首次在国家政策层面明确提出“智能体”（Intelligent Agent）的概念，并设定了清晰的普及率目标：到2027年，新一代智能终端和智能体应用普及率超过70%；到2030年，这一比例将超过90%。这一指标的提出，意味着AI的角色正在发生根本性转变——从被动响应指令的“工具”，进化为

Agent+MCP 开发范式本文主体是高大伟老师在datawhale的宣讲，精练易懂。辅以一些本人的看法，希望各位大佬一起交流指正。

大数据追光猿

【Prompt】Prompt Caching：原理、实现与高并发价值在大模型（LLM）应用爆发的今天，成本高、延迟大、资源消耗重成为落地的核心瓶颈。而 Prompt Caching（提示缓存）正是解决这些问题的关键技术之一。

阿里云云原生

【北京活动预告】阿里云 AI 原生应用开发实战营——AI Agent 专场，开启报名活动议程：现场完成实操，更有惊喜彩蛋和专属证书等你来拿~点击此处或链接立即报名：survey.aliyun.com/apps/zhilia…

Synapse - 基于结构化冲突的智能思想碰撞小程序源码：https://gitcode.com/skywalk163/sixianghuohua核心理念：我们的目标不是模拟和谐的讨论，而是设计一个可控的“认知压力测试”系统。通过引入内置的对抗性角色和中心化的流程控制，我们旨在暴露方案的脆弱性，而不是创造虚假的“思想火花”。最终，我们将融合创新者的愿景、实践者的路径和怀疑者的警示，形成一个务实的“结构化对抗”方案。

阿里云云原生

AgentScope Java答疑时间：开发者近期最关心的12个问题本文作者：远云、刘军、望宸、溪洋😄 Hi, 各位关注 AgentScope Java 的开发者伙伴们，大家好！

MAF快速入门（8）条件路由工作流大家好，我是Edison。最近我一直在跟着圣杰的《.NET+AI智能体开发进阶》课程学习MAF的开发技巧，我强烈推荐你也上车跟我一起出发！

Agent 研发：ReAct Agent用一句话简单描述：ReAct 智能体是基于推理和行动反馈的框架，通过循环调用 LLM 思考得到概率纠正结果。

大模型教程

大模型LLM入门篇：小白入门一文快速了解大模型（附教程）本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，在这里。大模型席卷全球，彷佛得模型者得天下。对于IT行业来说，以后可能没有各种软件了，只有各种各样的智体（Agent）调用各种各样的API。在这种大势下，笔者也阅读了很多大模型相关的资料，和很多新手一样，开始脑子里都是一团乱麻，随着相关文章越读越多，再进行内容梳理，终于理清了一条清晰的脉络。

【TextIn大模型加速器 + 火山引擎】通过COZE平台构建企业级数字投标专家Agent在我司的某一特定业务的投标工作中，由于涉及到了两家子公司主体。经过我们的调研发现，这两个公司在投标文件中的投标函、授权委托书、法人资料、公司简介、质量保障措施等部分资料基本一致。然而，每个公司、项目对投标文件的格式不尽一致，并且由于招标文件每个项目的要求也是，造成了我司销售人员在编制投标文件时，仍需花费4到6个小时来完成该项工作，不仅耗时较长，增加了销售人员的工作负担，还可能因时间紧张导致投标文件出现疏漏，影响公司的投标竞争力。为此，我打造了一个企业级可用的数字投标专家Agent，其可以用如下大致的泳道图

别再被割韭菜！真正免费的Prompt学习路径，0基础也能抄本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，在这里。不知道你有没有这种感觉：想学Prompt（提示词），但一搜就懵了。到处都在卖课，价格从几十到几千，个个都说自己是“终极秘籍”，学了就能“驾驭AI，效率翻十倍”。

AI 应用开发：Agent @在线文档功能 - 前端交互与设计Agent @在线文档功能允许用户在输入框中通过输入 @ 符号触发文件选择，从知识库中选择文件并附加到消息中。该功能采用组件化设计，具有良好的可维护性和可复用性。

安思派Anspire

Claude技能：真正解决实际问题的AI功能Anthropic悄悄发布了可能是2025年最实用的AI功能。它不是更华丽的模型或更好的基准测试。它更简单：一种无需编写一行代码就能让Claude学习你特定工作流程的方法。

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（教学）Agent 构建 Memory（提示词对话存储）1. ConversationBufferMemory(对话缓存存储, 版本>1.0和<1.0的区别ConversationBufferMemory，这是一个用于在缓冲区中存储对话历史的内存类。通常情况下，不需要额外的处理。但是，当对话历史超出模型的上下文窗口时，可能需要进行额外处理。

大模型真好玩

LangGraph1.0速通指南（三）—— LangGraph1.0 自动邮件处理智能体实战上期内容 LangGraph1.0速通指南（二）—— LangGraph1.0 条件边、记忆、人在回路分享了条件边、智能体记忆和人在回路等核心机制。通过点、边、条件边的组合，大家已经能够搭建起具备记忆能力并支持人工介入的智能体工作流。为了帮助大家更熟练地掌握这些概念，并体会其在真实场景中的应用，本期笔者将把前两期所学的知识——包括状态、节点、边、条件路由、记忆与中断机制——融会贯通，动手构建一个自动邮件处理智能体项目。

熊猫钓鱼>_>

多智能体协作：构建下一代高智能应用的技术范式在人工智能发展的黄金时代，我们见证了从单一智能体到多智能体协作系统的深刻转变。这种转变不仅仅是技术层面的演进，更是一种认知范式的飞跃——从个体智能到群体智慧，从集中式控制到分布式协同，从预设规则到自组织行为。

一文带你了解LangChain数据容器及其使用在LangChain生态中，State、Runtime、RunnableConfig 是三个核心概念，分别承担状态数据容器、环境数据容器、配置数据容器的角色。管理和使用好这些数据容器，直接影响智能体的性能表现。本文带领大家深刻理解这三个概念和它们的使用方法。

大模型教程

AI Agent开发路线图2025：从入门到精通，一文读懂智能体技术本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，在这里。AI Agent开发技术及工具链整理，分享给需要的你。