第二期新增学习内容：Agent开发！

最新推荐文章于 2025-10-01 08:15:00 发布
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 Datawhale发布 

更新：Datawhale AI春训营

Datawhale AI春训营是聚焦真实行业需求，面向未来培养就业能力的春季AI集训活动，旨在汇聚产学研资源和开源社区力量，为学习者提供AI项目实践与就业机会。

2025 AI春训营第二期最后一个方向：Agent开发。

Datawhale AI春训营新增Agent开发方向

报名地址：http://www.datawhale.cn/activity/214?sourceId=1268

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本期仅限学生报名，后续会有面向在职的。

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一文了解清楚「Agent开发平台」工具！
女王の专属领地
01-15 3566
官方GPTs商店：各大平台均设有官方GPTs应用商店，汇聚了琳琅满目的插件与模型，满足多元化需求。知识库：在知识库构建上，各平台展现独特风采，内容既广泛又深入，助力用户轻松获取所需信息。流程图编排： 流程图编排功能作为标配，让无编程基础的用户也能通过直观拖拽，迅速构建高效工作流，实现流程自动化。多模型支持： 对于模型支持，部分平台展现开放姿态，兼容多模型选择；而有的则专注于自家大模型深度优化，但无论哪种，均能有效支撑日常工作的顺利进行。
AI Agent开发大全第二十六课-再通过复杂案例来看MCP的“热插拨”机制及应用场景如何
打造全国最全的AI Agent开发知识领域的博客
04-11 958
本篇是对上3篇MCP系列的一个增强例子，带来了一个真正的MCP热插拨的全过程演示，直接从代码和运行上大家可以体验到MCP到底如何做到热插拨的，同时还详细讲述了MCP的设计模式以及MCP在业务场景中的适用情况。
Agent 学习手记（三）：Agent开发流程
lizonglei的博客
04-17 2864
场景，指的是一个特定的空间、时间或情境，包含了某种活动、事件或行为的发生。定义应用场景的主要目的是提高对特定用户、特定生活或工作情境问题的处理能力，提高产品或服务满意度。Agent是AI技术的场景化应用，天然就带有场景化的属性。因此，在设计Agent之前，有必要对其应用场景进行定义。定义Agent的应用场景通常包括确定Agent的用户群体、Agent的用途、Agent的价值等要素。比如，AI 投标助手，是一个检索并生成投标文件的关键信息的 Agent ，其用户群体。
一文带你入门Agent开发！打造真正智能Agent的完整指南，必学收藏
2401_85373691的博客
09-26 1485
本文深入探讨了Agent应用开发的真正内涵，指出真正的Agent不仅是简单API调用，而是需要结合领域专家知识和AI工程技能。文章详细介绍了Agent开发的三个阶段、五大核心能力、功能实现的最小上下文与最低信息熵原则，以及工程优化中的准确率、效率和成本优化策略。同时强调了上下文工程和提示词工程的重要性，为开发者提供了构建高效、稳定Agent系统的实践指导。
agent 开发
yangheng1的博客
06-05 1129
AI Agent是一种能够自主感知、决策和行动的智能系统，其核心特性包括规划任务、记忆存储、工具调用和环境交互。它区别于传统AI，融合了确定性与自主性，常见类型有零样本增强型和对话型等。Agent通过"推理+行动"框架实现自我反思和纠错，并可通过Function Call机制调用外部工具。开发者可以利用框架如LangChain构建Agent，通过代码示例展示其任务处理、自定义工具和记忆功能。Agent适用于复杂任务处理，是AI向自主化发展的重要方向。
拆解！何为AI Agent？
zenRRan的博客
12-16 719
深度学习自然语言处理 分享作者：爱吃牛油果的璐璐[1]Agent就是智能体的意思。>快来！NLP论文投稿、LLM交流、论文直播群前沿最近AI圈很火的一个话题就是AI Agent了！AI创投圈也在密切关注着相关创业公司的进展。很多人说大模型都没搞明白，又来了个AI Agent…... 但是别担心Agent目前也是在起始阶段。AI Agent能力其实是和大模型相生的，大模型的能力边界还是决定了A...
万字总结！Agent 智能体开发框架选型指南
m0_56255097的博客
12-15 2738
本次测试所采用的智能体整合了多项功能，包括执行函数调用（function calling）、使用多种工具或技能、与外部资源建立连接，以及实现状态或记忆的共享。
AI 编程时代来临！程序员不得不掌握的核心技能：AI Agent! AI Agent 正在悄悄取代人类工作？深度解析它如何执行任务并超越人类！
AI Agent 首席体验官
01-29 2006
AI工具如ChatGPT、Copilot正在崛起，单纯依靠代码能力的程序员正面临边缘化风险。在AI编程时代，会写代码只是基本门槛，能够理解用户需求、设计解决方案才是核心竞争力。如果程序员无法培养产品思维、创新能力和跨界协作能力，将很难满足企业对技术价值的需求。 未来的程序员需要从“工具型码农”转变为“产品技术专家”。这要求程序员学会思考产品，懂得用户需求，成为技术与需求的桥梁。协作能力和善用AI工具也是关键，能够通过AI提升效率，将更多精力放在创造性任务上。同时，跨界学习产品经理的逻辑和思维方式，将技术与
为 Go 微服务多智能体插上 “知识翅膀”：Agent4GoMicroservice 新增 RAG 能力实践
m0_52114463的博客
08-27 952
摘要：Agent4GoMicroservice为微服务多智能体系统新增RAG专家Agent与Milvus向量存储集成，实现"业务处理+知识服务"双重能力。该方案通过rag_service处理文档问答等知识任务，利用Milvus实现高效向量检索，保留原有业务逻辑的同时增强知识处理能力。更新采用低侵入式设计，支持文档自动加载、智能检索和LLM增强生成，显著提升技术文档查询等场景的响应准确性。项目保持Eino框架复用和Milvus原生集成的优势，为后续多文档源支持等扩展预留空间。（149字）
从众中取优：开源Agent市场深度调研，近20款主流开源Agent框架的技术亮点与适用场景深度剖析[Multi-Agent 框架详解]
丨汀、的博客
07-15 2078
从众中取优：开源Agent市场深度调研，近20款主流开源Agent框架的技术亮点与适用场景深度剖析
智能 Agent 迁移学习实战：策略迁移、知识蒸馏与跨任务泛化机制全流程解析
努力分享一些人工智能、计算机视觉、影像等相关的知识干货！
05-03 1246
在复杂多变的任务环境中，智能 Agent 面临训练成本高、样本效率低与策略泛化能力弱等挑战。迁移学习为解决此类问题提供有效路径，能够通过知识重用、策略蒸馏、跨环境适配等方式加速训练、提升稳定性与扩展能力。本文围绕 Agent 系统中的迁移学习机制，系统解析策略迁移的范式选择、蒸馏机制的实现方式、结构适配与初始化策略，以及多任务学习中共享表示空间的建模方法。结合实际项目案例，提供从预训练到在线迁移、从单任务到多任务泛化的全链路工程实践路径，为企业级智能体系统提供可扩展、可复用的迁移学习解决方案。
最近，大模型岗位爆了。。。
2301_82275412的博客
04-29 1412
重磅消息，国资委打响了国内AI第一枪！这意味着传统行业又迎来了一次大洗牌，现在国内头部人工智能公司已经开始用AI数字人助力各行各业，。除此之外，知名大厂也都在布局AI市场。懂的程序员年薪已经翻到风口之下，与其焦虑被行业淘汰，不如先人一步掌握 AI 大模型技术。为帮助大家提升竞争力，为了帮助普通程序员享受时代红利，掌控AI大模型技术，成为超级个体，给大家带来了AI大模型全套资料。
一文带你入门Agent开发！（Prompt + 函数 != Agent）大模型入门到精通，收藏这篇就足够了！
最新发布
2301_81940605的博客
10-01 983
Agent is all you need我想抛出一个“暴论”：沉淀足够深的“领域专家”，配合“Ai应用工程师”，进行Agent开发，能够自动化一切该领域人能完成的开发工作
手把手教你从零搭建Agent框架
ytt0523_com的博客
05-09 5215
无论是环境的反馈，还是人类的指令，Agent 都需要完成一个对接收到的信息进行“理解”，并依据得到的理解进行意图识别，转化为下一步任务的过程。真正让人惊讶的是大模型在推理上的能力涌现。推理，一般指根据几个已知的前提推导得出新的结论的过程，区别于理解，推理一般是一个“多步骤”的过程，推理的过程可以形成非常必要的“中间概念”，这些中间概念将辅助复杂问题的求解。不同的智能体有不同的推理提示风格、不同的输入方式以及不同的解析输出方式，依赖于用户对应用的自定义，说白了就是对大模型进行一层封装更方便管理。
从0到1开发一个商用 Agent（智能体）
分享 AI Agent（智能体）开发经验。
03-06 1408
这个节点就是大模型的配置，在这里我们需要大模型帮我总结文章内容，提炼文章关键词。红框 1：此处可以选择不同的模型来处理，不同的提示词在不同的模型下表现有时候是不一致的，所以这里需要注意的是在当前这个场景下根据大模型的特点，选定模型后，再去写系统提示词和用户提示词。红框 2：输入，可以将上个节点输出的参数标题和内容传到这里。
Agent 智能体开发框架如何优雅选型？
star_nwe的博客
11-22 1178
AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型的知识和技能将变得越来越重要。学习AI大模型是一个系统的过程，需要从基础开始，逐步深入到更高级的技术。这里给大家精心整理了一份全面的AI大模型学习资源，包括：AI大模型全套学习路线图（从入门到实战）、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习、面试题等，资料免费分享！
java agent设计开发概要
wzl1369248650的博客
02-10 1526
java agent开发心得
Agent 智能体开发框架选型指南
Baihai_IDP的博客
11-07 1973
在 Workflows 中，智能体逻辑被封装在“步骤（steps）”中（与 LangGraph 中的“节点（nodes）”相对应），而事件（events）的发出和接收则负责在不同的步骤（steps）间传递信息。在这里，我还定义了一个额外的步骤——“prepare_agent”。选择一个智能体框架只是影响生成式人工智能系统在生产环境中表现众多决策中的一项，建立强大的安全保障和对大语言模型（LLM）的监控[4]是必要的 —— 同时，面对新智能体框架、研究成果和模型对传统技术的颠覆，我们还需保持灵活应对的态度。
Agent 学习手记（二）：Agent开发工具
lizonglei的博客
03-12 1526
借助Agent开发平台，不会编程也可以开发Agent。基于大语言模型的AI智能体与以往信息技术的最大不同就在于，AI智能体是运用自然语言技术，人们通过自然语言就可以使用。Agent 的开发模式也从代码模式走向了零代码可视化模式。国内的 Agent 开发平台，如扣子、文心智能体、阿里通义智能体、腾讯元器等，已经可以实现零代码开发功能多样的 Agent。这些 Agent 开发平台设计了面向非技术开发者...
Python 3网络爬虫开发实战第二版电子书
《Python 3网络爬虫开发实战（第二版）》是由知名Python技术专家崔庆才编著的一本系统性、实战性强的网络爬虫开发指南，本书以Python 3为基础，全面深入地讲解了现代网络爬虫技术的核心原理、开发流程、反爬策略应对...
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