十四与诗-优快云博客

原创【AI Agent系列03】单打独斗不如组团出道：手把手教你用 CrewAI 组建“虚拟超级团队”

本文介绍了构建多智能体协作系统，实现自动化内容创作。文章详细演示了从环境配置、工具定义到角色分工的完整流程。

2025-12-03 10:25:42 833

原创【AI Agent系列02】拒绝“七秒记忆”：手把手教你给AI Agent装上“海马体”与“机械臂”

本文是《AIAgent进化论》系列的第二篇，重点解决AI Agent的两个核心问题：记忆缺失和业务能力局限。文章介绍了LangChain中的ConversationBufferMemory记忆模块和CustomTools自定义工具，文章详细解析了代码实现和运行逻辑，同时指出常见问题如Prompt注入和Token爆炸的解决方案。最后预告了下期将探讨多Agent协同工作

2025-12-03 10:24:05 489

原创【AI Agent系列01】大模型不再“纸上谈兵”：一文读懂智能体(Agent)的崛起与核心架构

如果说大语言模型（LLM）是拥有超级大脑的“思想者”，那么AI Agent（人工智能体）就是为其装上了手脚的“实干家”。2024-2025年被公认为AI Agent爆发元年。从AutoGPT到斯坦福小镇，Agent正在重塑我们开发AI应用的方式。本文作为《AI Agent 进化论》系列的开篇，将深入剖析Agent的四大核心组件，详解ReAct推理模式，并用Python带你手写第一个Agent雏形。

2025-11-22 09:00:00 887

原创【AI前沿】打破大模型幻觉：从普通RAG到GraphRAG，知识图谱如何重塑AI认知？

随着大语言模型（LLM）的普及，RAG（检索增强生成）已成为解决模型“幻觉”和知识时效性问题的标准范式。然而，传统的基于向量检索的RAG在处理复杂关系推理时往往力不从心。本文将探讨如何将知识图谱（Knowledge Graph）引入RAG架构，构建GraphRAG，实现更精准、更具逻辑性的AI回答。本文包含核心原理、对比分析及简单的代码实现思路。

2025-11-21 09:00:00 664

原创 AI在金融领域的风险管理与欺诈检测

随着金融科技（FinTech）的快速发展，人工智能（AI）技术正在重塑金融服务行业。尤其是在风险管理与欺诈检测方面，AI的应用显著提升了金融机构处理复杂数据的能力，并能够更精准地识别潜在风险。本文将探讨AI如何应用于金融领域中的这两个关键方面，并通过代码示例来说明具体的实现方法。

2024-10-22 17:10:27 774

原创知识图谱构建与应用：连接信息孤岛

知识图谱是由实体（Entity）、属性（Attribute）以及它们之间的关系（Relation）构成的语义网络。它可以帮助我们更好地理解和利用复杂的信息体系。例如，在一个关于电影的知识图谱中，“演员”、“导演”是实体；“出生日期”是属性；而“出演”则是关系之一。

2024-10-22 17:05:52 742

原创基于注意力机制(Attention Mechanisms)的模型改进

注意力机制的核心思想是为输入序列中的每个元素分配一个权重，这个权重反映了该元素对于当前预测的重要性。在解码阶段，模型会根据这些权重加权求和得到上下文向量，进而影响最终的输出结果。

2024-10-22 16:26:54 1136

原创机器学习在零售业的应用

作为人工智能的一个重要分支，近年来在各个行业中得到了广泛的应用。零售业，作为一个数据密集型行业，自然也不例外。本文将详细探讨机器学习在零售业中的多种应用，并通过示例代码展示一些常见的实现方法。

2024-07-29 10:27:52 1595

原创探索未来：机器学习驱动的图像与语音识别革新

机器学习在图像和语音识别领域的应用正不断拓展，从增强现实到虚拟助手，再到智能家居控制，每一项技术都在塑造着未来的生活场景。尤其在图像和语音识别领域，机器学习的应用不仅提升了人类与机器交互的效率，还开辟了新的可能性。通过持续关注并推动机器学习技术的发展，我们可以预见图像和语音识别将在教育、娱乐、健康监护等多个领域发挥更大的作用，创造更多的价值。让我们共同期待，随着技术的进步，未来将有更多创新的应用涌现，丰富我们的生活，提升我们的工作效率。随着技术的持续演进，我们期待看到更多激动人心的创新和应用案例。

2024-06-28 15:48:40 483

原创循环神经网络（RNN）入门指南及代码示例

循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种擅长处理序列数据的神经网络结构。与传统的前馈神经网络不同，RNN拥有循环连接，可以保留以前的信息，从而在处理时间序列数据、自然语言处理等任务中表现出色。在这篇文章中，我们将详细介绍RNN的基本概念及其变体LSTM和GRU，并通过代码示例展示如何在实践中使用这些模型。

2024-06-16 18:20:04 3925

原创探索自然语言处理：技术、应用及代码示例

自然语言处理（NLP）是计算机科学、人工智能和语言学交叉的领域，旨在使计算机能够理解和处理人类语言。语言模型（Language Modeling）：预测文本中的下一个词。词性标注（Part-of-Speech Tagging）：识别每个词的词性。命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）：识别文本中的人名、地名、组织等实体。情感分析（Sentiment Analysis）：判断文本的情感倾向。机器翻译（Machine Translation）

2024-06-16 16:30:48 1982

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