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最新推荐文章于 2025-04-17 22:43:40 发布
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分类专栏： 洛谷 洛谷从零单刷
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百篇论文博文导航AI工程之路：FT、KG、RAG与Agent技术全方位探索
丨汀、的博客
07-08 5302
百篇论文博文导航AI工程之路：FT、KG、RAG与Agent技术全方位探索
深入浅出：从入门到精通大模型Prompt、SFT、RAG、Infer、Deploy、Agent
lengm
12-28 2073
深入浅出：万字长文从入门到精通大语言模型LLM
从零开始构建AI智能体！
08-15
本网页主要介绍了如何从零开始构建一个基于大语言模型的 AI 智能体，包括智能体的工作原理、Python 代码实现以及如何使用工具调度来影响其环境。
一文彻底搞懂大模型 - Agent（智能体）2024最新知识
2401_86435672的博客
10-09 1664
Agent是能够模拟独立思考过程，灵活调用各类工具，逐步达成预设目标。在技术架构上，Agent从面向过程的架构转变为面向目标的架构，旨在通过感知、思考与行动的紧密结合，完成复杂任务。**
智能体（Agent）是什么？
m0_65555479的博客
03-17 1548
百度百科对智能体的定义：智能体，顾名思义，就是具有智能的实体，英文名是Agent。以云为基础，以AI为核心，构建一个立体感知、全域协同、精准判断、持续进化、开放的智能系统。
3 分钟了解 AI Agent（智能体）基础篇
2401_85375151的博客
08-09 1584
AI Agent（人工智能代理 / 智能体）绝对是 2024 上半年一个爆火的话题。从 Google Trends 图中可见一斑。尤其是在中国区，不得不说是真的卷，直接干到了100，是第二名的近10倍。老王最近花费了大量的时间进行学习与研究，期间也在智能体开发平台成功搭建了一些有趣的 AI Agent，所以也算是有点发言权了。为了让大家不要掉队，希望通过本篇文章分享一些心得体会，如果觉得有收获不要忘记转发给身边的人。
大模型应用系列——智能体（Agent）
热门推荐
hellozhxy的博客
05-06 1万+
最新的LangChain中LangChain 表达式语言（LCEL）已经成为了主流。LCEL是一种轻松地将链组合在一起的声明性方式。LCEL 从第一天起就被设计为支持将原型投入生产，无需更改代码，从最简单的“提示 + LLM”链到最复杂的链。LCEL基本样例: prompt + model + output parser。
新手大模型入门：智能体（Agent）
2301_76168381的博客
03-28 849
在人工智能领域，这是一个很大的概念，《人工智能：现代方法（第4版）》中定义：“理性智能体是做正确事情的事物”，“理性智能体（Rational Agent）是研究人工智能的方法的核心”，“任何通过传感器（Sensor）感知环境（Environment）并通过执行器（Actuator）作用于该环境的事物都可以被视为智能体（Agent）”。在学术领域，最经典的案例可能是与机器人相关的研究，都涉及到了Agent 技术。在大模型时代之前，比较知名的垂直领域Agent的例子比如 AlphaGo，它有感知环境、做决策、采
Agent概述
weixin_33868027的博客
07-21 8012
1. Agent定义 Agent的概念——1977年Carl Hewitt “Viewing Control Structures as Patterns of Passing Messages” Agent一词最早见于M.Minsky于1986年出版的《Society of Mind》 广义的Agent包括人类、物理世界的机器人和信息世界的软件机器人。 狭义的Agent专...
智能体（AI Agent）全解析：概念、原理至应用深度探索
lvaolan的博客
08-03 5958
一、智能体概念的深度剖析1.1 智能体（Agent）的本质智能体，作为人工智能领域的一颗璀璨明珠，是那些能够主动感知周遭环境、自主决策并付诸实践的系统实体。它们不仅拥有自主性、交互性、反应灵敏及高度适应性等鲜明特征，更在复杂多变的情境中展现出卓越的自我管理与任务执行能力。智能体的诞生，标志着人工智能技术从机械式的规则遵循迈向了更为灵活、智能的自主决策新时代。智能体的核心精髓在于其内置的学习与决策引擎。通过先进的学习算法与深度数据分析，智能体能够从浩瀚的数据海洋中提炼出宝贵的知识与洞察。
AI智能体（Agent）是什么？为什么要学？99%的人不知道！
2401_85373691的博客
09-23 1261
最近社群里都在研究 AI 智能体，是一个很火的赛道，作为程序员的我，不禁也对智能体很有兴趣，接下来给大家分享一下我在学习智能体的一些感悟和心得，和大家一起成长。我们在了解智能体之前先了解一下大语言模型（LLM），大语言模型可以接受输入、进行分析或推理，最终进行输出，就好比我们现在常用的 ChatGPT 和 Kimi。然而，大语言模型无法像人类一样，拥有规划思考能力、运用各种工具与物理世界互动，以及拥有人类的记忆能力。LLM：接受输入、思考、输出。
智能体（AI Agent）：概念、原理与应用，全面解析AI技术前沿!
2401_85373691的博客
01-19 4772
1.1 智能体（Agent）的本质智能体，作为人工智能领域的一颗璀璨明珠，是那些能够主动感知周遭环境、自主决策并付诸实践的系统实体。它们不仅拥有自主性、交互性、反应灵敏及高度适应性等鲜明特征，更在复杂多变的情境中展现出卓越的自我管理与任务执行能力。智能体的诞生，标志着人工智能技术从机械式的规则遵循迈向了更为灵活、智能的自主决策新时代。智能体的核心精髓在于其内置的学习与决策引擎。通过先进的学习算法与深度数据分析，智能体能够从浩瀚的数据海洋中提炼出宝贵的知识与洞察。
了解一点智能体（Agent）
lvaolan8888的博客
07-29 5358
百度百科对智能体的定义：智能体，顾名思义，就是具有智能的实体，英文名是Agent。以云为基础，以AI为核心，构建一个立体感知、全域协同、精准判断、持续进化、开放的智能系统。
小白看得懂的 Transformer (图解)超详细，从入门到精通，看这一篇就够了
weixin_45607947的博客
07-23 2799
它们都是有助于计算和理解注意力机制的抽象概念。请继续阅读下文的内容，你就会知道每个向量在计算注意力机制中到底扮演什么样的角色。计算自注意力的第二步是计算得分。假设我们在为这个例子中的第一个词“Thinking”计算自注意力向量，我们需要拿输入句子中的每个单词对“Thinking”打分。这些分数决定了在编码单词“Thinking”的过程中有多重视句子的其它部分。这些分数是通过打分单词（所有输入句子的单词）的键向量与“Thinking”的查询向量相点积来计算的。
多模态大型语言模型（MLLM）综述（非常详细）零基础入门到精通， 收藏这一篇就够了
Hacker_j1的博客
08-18 781
A Survey on Multimodal Large Language Models多模态大型语言模型（MLLM）综述摘要—最近，以GPT-4V为代表的多模态大型语言模型（MLLM）已成为新兴的研究热点，它使用强大的大型语言模型（LLMs）作为“大脑”来执行多模态任务。MLLM出人意料的涌现能力，如基于图像编写故事和无需OCR的数学推理，是传统多模态方法中罕见的，这表明了一条通往人工通用智能的潜在路径。为此，学术界和工业界都致力于开发能够与GPT-4V竞争甚至超越的MLLM，以惊人的速度推动研究的极限。
GitHub从入门到精通：一篇文章带你玩转代码托管
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大雨淅淅的博客
04-17 644
之后，别忘了去你的邮箱查收验证邮件，点击邮件中的验证链接，激活你的账号。然后复制公钥文件中的内容，打开 GitHub 网站，点击右上角你的头像，选择 “Settings”，在左侧菜单中选择 “SSH and GPG keys”，点击 “New SSH key”，在 “Title” 字段中，为新密钥添加一个描述性标签，比如 “Work Laptop SSH Key”，方便你识别这是哪台设备的密钥，在 “Key” 字段中，粘贴刚才复制的公钥内容，最后点击 “Add SSH key” 完成添加。
一文讲清智能体（AI Agent），这是一篇不得不看的干货总结！
ytt0523_com的博客
04-01 1389
智能体（Agent）作为先进的人工智能实体，通过持续感知外部环境、自主决策并执行行动来达成预设目标。其架构具备环境感知、动态决策、行为执行等核心功能模块，并集成记忆存储机制、多层级规划策略及工具调用能力。其规划模块整合了思维链推演、自我反思机制及目标分解技术，形成闭环式认知增强系统。区别于传统AI系统，智能体展现出三大核心特性：在独立运作层面具有无需人工干预的决策自主性；在时间维度上支持长期运行与迭代优化；在环境交互中可通过数据驱动持续演进行为策略。
什么是智能体(agent)
ljl3937的专栏
03-19 2142
智能体（Agent）是人工智能领域中的一个核心概念。在最基本的层面上，智能体可以被定义为一个实体，它能够在其所处的环境中自主地感知信息，并根据这些信息做出决策，以实现特定的目标或任务。智能体的关键特性包括自主性、感知能力和决策能力。：智能体能够在没有外部干预的情况下控制其行为。：智能体能够通过传感器或数据输入来感知其环境的状态。：智能体能够处理感知到的信息，并根据一定的决策机制做出响应的行动。智能体的目标可以是简单的，如维持系统稳定，也可以是复杂的，如在多智能体系统中进行协调合作。
AI大模型 | 什么是AI（Agent）智能体？
Code1994的博客
02-18 2017
Agent的核心逻辑是让LLM根据动态变化的环境信息，选择执行具体的行动，并反过来影响环境，通过多轮迭代重复执行上述步骤，直到完成目标。总结就是：感知§ — 规划§ — 行动(A)，智能体在工程实现上可以拆分出四大块核心模块：推理、记忆、工具、行动单智能体= 大语言模型（LLM） + 观察（obs） + 思考（thought） + 行动（act） + 记忆（mem）多智能体=智能体 + 环境 + SOP + 评审 + 通信 + 成本。
无法打开URL'https://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/genomes/all/GCA/000/001/405/GCA_000001405.15_GRCh38_no_alt_analysis_set.fna.gz' 此外: Warning message: In download.file(url, destfile, mode = "wb") : cannot open URL 'https://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/genomes/all/GCA/000/001/405/GCA_000001405.15_GRCh38_no_alt_analysis_set.fna.gz': HTTP status was '404 Not Found' >
06-12
这个错误信息表明下载链接无法访问或文件不存在。您可以尝试使用其他参考基因组文件的下载链接，或者检查您的网络连接是否正常。以下是一个有效的下载链接： ```R library(RCurl) url <- "https://hgdownload.soe.ucsc.edu/goldenPath/hg38/bigZips/hg38.fa.gz" destfile <- "hg38.fa.gz" download.file(url, destfile, mode="wb") ``` 这将从UCSC Genome Browser的FTP站点下载hg38版本的参考基因组文件，并将其保存在当前工作目录中的名为"hg38.fa.gz"的文件中。您需要安装并加载RCurl包才能使用`download.file()`函数。
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