重磅福利!23篇AI-Agents智能代理必读论文!不容错过!

会议之眼 快讯
在数字化时代,AI已经成为各行各业的驱动力,推动科技和社会快速发展。AI-Agents被称为“AI代理”或“智能代理”,是一项前沿应用。它们具备自主感知、决策和执行任务的能力。通过分析传感器信息或用户指令,AI-Agents能够做出智能决策并采取相应的行动。AI-Agents在机器人技术、自动驾驶汽车、语音助手和游戏等领域广泛应用。随着科技进步,AI-Agents将扮演更重要的角色。它们通过学习和自适应不断提升性能,为人类提供智能解决方案。这种快速发展不仅推动科技进步,也改变了我们的生活和工作方式。
在大模型的语境下,AI-Agents可以被理解为能够自主理解、规划和执行复杂任务的系统。因此,所有AI代理必须遵守主要的四条规则:
规则1:AI代理必须能够感知环境。
规则2:必须使用环境观测来做出决策。
规则3:决策应该导致行动。
规则4:AI代理采取的行动必须是理性的,也就是说,它们应该最大化性能并产生最佳的正面结果。
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AI-Agents的应用领域
AI-Agents可以应用于许多不同的领域:
机器人技术:AI-Agents在机器人技术中发挥着重要作用,能够使机器人在无人监管的情况下完成任务。例如,一个自主导航的清洁机器人可以使用AI-Agents来避开障碍物和识别不同类型的污垢。
自动驾驶汽车:AI-Agents在自动驾驶汽车领域也有广泛应用,能够帮助汽车实现自动控制和导航,提高车辆的安全性和可靠性。例如,特斯拉的自动驾驶系统就是基于AI-Agents技术。
游戏:AI-Agents在游戏中也有很多应用,能够使游戏更具挑战性和互动性。例如,有些游戏中的NPC(非玩家角色)可以使用AI-Agents来模拟人类玩家的行为和反应,从而提高游戏的乐趣性和真实感。

语音助手:AI-Agents在语音助手(如Siri、小爱同学等)中也发挥着重要作用,能够理解人类语言并根据用户的指令执行相应的操作。例如,用户可以使用语音助手预约餐厅、播放音乐或者查询天气等。
金融领域:AI-Agents在金融领域也有广泛应用,能够帮助银行和金融机构实现自动化风险管理和交易决策。例如,一些金融机构使用AI-Agents来分析市场趋势和预测未来的发展方向。
医疗保健:AI-Agents在医疗保健领域也有广泛应用,能够辅助医生进行诊断和治疗决策。例如,AI-Agents可以通过分析患者的病历数据和医学图像,提供更准确的诊断结果和治疗方案。
物流和供应链管理:AI-Agents在物流和供应链管理中也发挥着重要作用,能够优化货物的运输路线和仓储管理,提高物流效率和降低成本。例如,一些物流公司使用AI-Agents来实现智能调度和优化货物配送。
安防:AI-Agents可以帮助提升安防领域的效率和精确性。例如,在视频监控系统中,AI-Agents可以使用计算机视觉技术来检测异常行为、识别人脸或车辆,并及时发出警报。
自然语言处理:AI-Agents在自然语言处理领域也有广泛应用,能够帮助理解和处理人类语言。例如,一些在线客服系统使用AI-Agents来自动回答用户的问题,并提供相关信息和建议。

教育:AI-Agents在教育领域也有潜力应用,能够个性化地辅助学生学习和教师教学。例如,AI-Agents可以根据学生的学习情况和兴趣,提供定制化的学习材料和反馈。
总结起来,AI-Agents的应用领域非常广泛,几乎涵盖了各个行业和领域。随着技术的不断进步和创新,我们可以预见AI-Agents将在更多领域发挥重要作用,为人类带来更多便利和改进!
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23篇必读论文
AI-Agents作为一项创新技术,不仅具备自主感知、决策和执行任务的能力,而且可以将大语言模型应用于工作流实际问题的解决中,为现代生产流程带来了极大的便利。AI-Agents的出现扩宽了大模型的应用范围,激发了科研人员在这一领域内的研究热情。贴心的会议之眼已经为大家整理23篇高质量的AI-Agents相关论文带你了解原理和应用!对于深入探讨AI-Agents的研究、开发及应用具有重要的参考意义。对于想要深入研究的学者们来说,绝对是一份极具价值的资料库!
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### Scrapy 爬取网站返回特定字符串的因分析 当使用 Scrapy 进行网页抓取时,如果遇到服务器返回 `<!--23-10-jsc-->` 类似这样的注释标签或其他异常内容,通常意味着请求未被正常处理。这可能是由于多种因素造成的。 #### 可能因: 1. **反爬机制触发** 许多网站为了防止自动化工具频繁访问,设置了各种形式的防护措施。一旦检测到非人工行为特征(如过高的频率、缺失或不正常的 User-Agent),可能会返回特殊标记作为警告或阻止进一步操作[^2]。 2. **页面结构变化** 如果目标站点更新了其前端布局,则有的 XPath 或 CSS Selectors 可能不再适用,导致解析失败并获取到了意外的数据片段[^1]。 3. **编码问题** 不同地区或类型的 Web 页面可能采用不同的字符集编码方式,在某些情况下未能正确设置响应头中的 charset 参数也会引起乱码现象,表现为无法理解的 HTML 注释或者其他符号串。 4. **JavaScript 渲染依赖** 部分现代动态加载型网站依靠 JavaScript 来填充主要内容区域,而默认配置下的 Scrapy 并不具备执行 JS 脚本的能力,因此仅能得到初始静态模板而非最终呈现效果[^3]。 #### 解决方案建议: 针对上述情况可以采取如下策略来优化 Scrapy 抓取流程: ##### 1. 模拟浏览器环境 通过调整 HTTP 请求头部信息使自己看起来更像真实的用户代理程序,比如随机更换 User-Agent 字符串,并适当降低并发度以减少对同一 IP 地址发出过多请求的可能性。 ```python import random from scrapy.downloadermiddlewares.useragent import UserAgentMiddleware class RandomUserAgentMiddleware(UserAgentMiddleware): user_agents = [ 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)...', ... ] def process_request(self, request, spider): ua = random.choice(self.user_agents) request.headers.setdefault('User-Agent', ua) ``` ##### 2. 使用 Selenium 或 Splash 对于那些严重依赖客户端脚本渲染才能显示完整数据的情况,考虑集成第三方库如 Selenium WebDriver 或者轻量级 headless 浏览器服务 Splash 实现完整的 DOM 加载过程后再提取所需元素。 ##### 3. 增强错误处理逻辑 增强 Spider 内部 try-except 结构捕获潜在异常状况;同时利用中间件层过滤掉不符合预期模式的回答体,确保后续阶段只接收到有效负载。 ```python def parse_item(self, response): if '<!--23-10-jsc-->' not in response.text: item = MyCustomItem() # 正常解析... yield item else: self.logger.warning(f'Unexpected content detected at {response.url}') ``` ##### 4. 定期维护选择器表达式 保持与所跟踪资源同步更新路径定位规则,及时跟进官方文档说明以及社区反馈,必要时借助开发者工具审查网络流量辅助调试工作。
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