AI Agent开发与应用

最新推荐文章于 2025-04-03 12:43:40 发布
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文章标签： 自动驾驶 学习 python LLM 大模型 AI agent
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AI Agent开发与应用：本地化智能体实践——本地化智能体开发进展与主流框架分析
我要说的都在ppt里面了，相关复现工作请参考ai agent开发实例 OpenManus Dify Owl
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第二个版本更新了对话的框架，通过gradio做了一个全新的界面
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只测试了阿里云百炼的API调用方式，界面如果有想要参考的可以找我获取。

AI人工智能 Agent：在物联网中的应用
AI天才研究院
07-30 541
AI人工智能 Agent：在物联网中的应用 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 关键词：人工智能 Agent，物联网，智能设备，边缘计算，机器学习 1. 背景介绍
【大模型应用开发 动手做AI Agent】LangChain和Agent开发
AI天才研究院
07-22 616
【大模型应用开发 动手做AI Agent】LangChain和Agent开发 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 关键词：LangChain, AI Agent, 大模型, 编程式AI, 自然语言
AI Agent应用项目
汽车软件开发
04-18 2489
AI Agent应用项目广泛涉及多个领域，包括但不限于旅游和酒店业、制造、医疗、金融、教育、零售等。在旅游和酒店业中，AI Agent能够提供自然、流畅和个性化的客户交互服务，如信息咨询、预订、退订、投诉等1。在制造业中，AI Agent通过语音识别和自然语言处理技术为操作工人提供实时的操作指导和支持，同时利用计算机视觉技术自动检测产品缺陷，确保产品质量3。此外，AI Agent还可以集成到智能音箱和手机应用中，通过语音命令进行购物，极大地提升了用户体验6。
AI Agent 方法以及应用
学无止境
03-16 2271
一个以LLM为核心控制器的一个代理系统，比如AutoGPT、GPT-Engineer和BabyAGI。核心是意图理解与文本生成，如果能让LLM学会使用工具，那么LLM本身的能力也将大大拓展。规划（Planning）子目标和分解：代理将大型任务分解为更小、易于管理的子目标，从而实现复杂任务的高效处理。反思和提炼：代理可以对过去的行为进行自我批评和自我反思，从错误中吸取教训，并为未来的步骤改进它们，从而提高最终结果的质量。1.1 任务分解。
AI agent开发技术栈
厚积薄发
11-29 880
开发 AI Agent 是一个跨领域、多层次的工程项目，需要掌握基础机器学习与深度学习技术，同时具备对强化学习、系统部署、数据处理等领域的深入理解。通过逐步掌握上述技术栈，实践应用并参与开源社区，你可以逐渐成长为 AI Agent 的开发专家，并应对未来人工智能领域的新挑战。
AI Agent 开发综合指南
新缸中之脑
07-15 1251
ReAct 模式以思考、行动、暂停、观察、回答的循环方式运行。此循环允许 AI 代理推理输入，利用外部资源对其采取行动，然后将结果重新整合到其推理过程中。通过这样做，AI 代理可以提供更准确、更符合上下文的响应，从而显著扩展其实用性。ReAct 模式是一种强大的设计模式，它结合了推理和行动技能来提高 AI 代理的能力。GPT-3 或 GPT-4 等 LLM 从这种技术中受益匪浅，因为它允许它们与其他工具和 API 交互，以执行超出其原始编程的活动。思考：AI 代理处理输入并推理需要做什么。
Agent举例与应用
Peter的博客
11-29 1451
现有的 Agents 项目如 AutoGPT，BabyAGI 和 MetaGPT 的成功验证了LLM的潜力。LLM 不仅仅是一个文本生成工具，它可以成为一个强大的通用问题解决器。它展现了巨大的潜力，在解决现实世界难题方面具备强大的能力。OpenAI 应用研究主管 Lilian Weng 在一篇长文中提出了 Agent = LLM（大型语言模型）+记忆+规划技能+工具使用这一概念，并详细解释了Agent的每个模块的功能。她对Agent未来的应用前景充满信心，但也表明到挑战无处不在。
Agent技术在现代软件开发与应用中的探索
Mamba的博客
06-29 726
Agent，通常翻译为“代理”或“智能体”，是指具有自主性、反应性、社会性和主动性等特征的软件实体。它能够在特定环境中感知信息、理解意图、自主决策并执行动作，以实现其设计目标。Agent技术涉及人工智能、分布式计算、网络通信等多个领域，是构建智能系统的重要基础。
AI Agent开发实战1-Agent开发绪论与国产大模型的架构与工作机制原理
微学AI的博客
09-02 1184
大家好，今天给大家介绍一下AI Agent开发实战1-Agent开发绪论与国产大模型的架构与工作机制原理。《AI Agent开发实战》一书详细介绍了AI Agent的技术架构和工作机制。书中强调了国产大模型在AI Agent开发中的重要作用，包括强大的语言理解能力、优化决策过程和提升交互体验。书中还详细探讨了大模型的训练方法（如有监督学习、无监督学习和强化学习）和优化策略（如调整参数、使用高效算法和增加训练数据量）。
大模型应用开发：动手做 AI Agent
2301_82275412的博客
07-27 1823
自从 ChatGPT 诞生以来，大模型技术在业界可谓炙手可热，人们从最初的惊叹到现在广泛应用，而人工智能的下一个引爆点很有可能就是 AI Agent。《大模型应用开发：动手做 AI Agent》从零基础出发，介绍了 Agent 的定义、特性与技术架构，还对构建 Agent 的 AI 技术工具进行了详细讲解，最后以 7 个实战项目展示了 Agent 开发的方法。本书的一大特点是。
AI Agent 开发实战
01-07
为了更好地服务AI Agent开发社区，作者可能会在书中或附录中提供相关开发工具和资源的下载链接或使用指南，包括但不限于代码库、API文档、开源项目的入口等。这为读者提供了学习和进一步实践的便利。 本书的结尾...
大模型应用开发 动手做AI Agent
01-17
大模型应用开发是一门前沿...在实际应用中，大模型应用开发已经取得了显著的成果，AI Agent被广泛应用于语音助手、自动驾驶、智能推荐系统、医疗诊断、金融交易等领域，极大地推动了人工智能技术的商业化和社会化应用。
《AI大模型应用》-异步图书 大模型应用开发 动手做AI Agent.zip
07-10
个人深耕AI大模型应用领域积累的成果，希望对您有所帮助。有大模型账号、环境问题、AI大模型技术应用落地方案等相关问题，欢迎详聊，能为您解决问题是我的荣幸！ 个人深耕AI大模型应用领域积累的成果，希望对您有所...
完结12章AI Agent智能应用从0到1定制开发
12-04
最终，当AI Agent开发完成之后，还需要进行部署，课程会指导开发者如何将应用部署到不同的平台和设备上。这包括如何处理跨平台兼容性问题，如何优化应用性能，以及如何确保应用在各种环境下的安全运行。 此外，课程...
2025年人工智能代理人：Manus AI与AI Agent的技术革新与应用场景解析
03-06
适合人群：对于关注人工智能发展动向的专业人士、研究人员和技术爱好者来说，这是一个不可或缺的知识资源。 使用场景及目标：这篇文档适用于希望深入了解2025年度AI技术和代理系统最新趋势的人士，特别是那些对提高...
百度自动驾驶：我的学习笔记
2404_82622750的博客
03-30 1179
(一) Ubuntu安装Apollo EDU-Pre 发行版操作指南_Apollo开发者社区。
自动驾驶Tracking Meets Large Multimodal Models for Driving Scenario Understanding
Qing__er的博客
03-31 593
（track encoder），将3D追踪数据转换为视觉查询中的空间和时间提示，从而提供关键信息，同时避免处理长视频序列或庞大3D输入带来的计算负担。5）结果：实验证明该方法的有效性，相较基准模型在DriveLM-nuScenes基准测试中准确率提高了9.5%，ChatGPT得分提高了7.04个点，整体得分提高了9.4%，在DriveLM-CARLA上最终得分提高了3.7%。4）方法：本文提出了一种新型嵌入方法，将3D追踪信息编码到LMMs中，以增强模型对驾驶场景的时空理解。
NOA是什么？国内自动驾驶技术的现状是怎么样的？
最新发布
软件行业技术文化交流。
04-03 411
NOA功能主要依靠车辆上的传感器（如摄像头、雷达）、高精度地图和导航系统来实现对周围环境的感知，并通过复杂的算法来做出相应的驾驶决策。此外，复杂的城市交通环境对NOA提出了更高的要求，包括更精准的地图数据和更高的算法精度。随着技术的进步，一些企业开始推动不依赖高精地图的城市NOA方案，以降低成本并提高系统的泛用性。：中国的NOA功能市场渗透率正在上升，特别是在高速驾驶和城市场景下，智能驾驶功能的应用逐渐普及。：随着技术成熟度的提高，NOA的成本逐年下降，这促进了该功能向中低端车型的渗透。
DeepSeek自动驾驶方案全解析：AI重构智能驾驶新纪元
bjfmo的专栏
03-25 1200
在自动驾驶技术的发展进程中，成本一直是制约其大规模普及的关键因素。DeepSeek 的混合专家架构（MoE）带来了突破，将云端训练成本降低了 60%。这一显著的成本削减，使得更多的企业有机会涉足自动驾驶领域，推动了技术的广泛应用。以比亚迪 “天神之眼” 为例，其 L3 级智驾系统在 DeepSeek 技术的支持下，开发成本仅为传统方案的 1/3。单车硬件成本更是减少了 2.3 万元，这一成本优势使得比亚迪能够将智能驾驶技术下探到 10 万元级车型。
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