动手做AI Agent

原创 于 2025-10-28 15:28:10 发布 · 234 阅读 · 0 ·
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【大模型应用开发 动手做AI Agent】人类的大脑了不起
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1. 背景介绍 近年来，人工智能（AI）和机器学习（ML）领域的快速发展为我们提供了许多令人兴奋的技术和创新解决方案。其中，深度学习（Deep Learning，DL）和生成模型（Generative Models）在许多领域取得了显著的成果。然而，尽管如此，我们的AI仍然没有达到人类大脑的水平。为什么？我们如何才能创造出类似人类大脑的AI呢？
【大模型应用开发 动手做AI Agent】创建大模型实例
AI天才研究院
05-26 648
1. 背景介绍 人工智能领域过去几年来的发展，尤其是大型语言模型（如OpenAI的GPT-3、GPT-4）的成功应用，引起了广泛关注。这些模型在各种场景下展现了强大的表现力，成为许多企业和个人眼中的“AI助手”。本文将从创建大模型实例的角度，探讨如何开发和使用AI Agent，帮助读者理解和运用这些强大的AI技术。
大模型应用开发 动手做AI Agent 黄佳.pdf
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本文介绍了ReAct Agent的概念和组成并通过代码实现了一个Ai Agent(智能体）
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1.背景介绍 随着人工智能（AI）技术的不断发展，AI Agent（智能代理）在日常生活和商业应用中扮演着越来越重要的角色。然而，如何开发出高效、易用且可扩展的AI Agent仍然是一个具有挑战性的问题。在本文中，我们将介绍一种新的AI Agent开发方法，即BabyAGI（小型生成模型）方法。BabyAGI方法旨在通过简化大型生成模型（如OpenAI
第一本给程序员看的AI Agent图书上市了!
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AI Agent火爆到什么程度？OpenAI创始人奥特曼预测，未来各行各业，每一个人都可以拥有一个AI Agent；比尔·盖茨在2023年层预言：AI Agent将彻底改变人机交互方式，并颠覆整个软件行业；吴恩达教授在AI Ascent 2024演讲中高赞：AI Agent是一个令人兴奋的趋势，所有从事AI开发的人都应该关注。而国内的各科技巨头也纷纷布局AI Agent平台，如：钉钉的AI Paa...
《动手做AI Agent》，产品经理的AI智能体设计指南（附PDF）
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在 AI 方面，产品经理要了解机器学习、深度学习、自然语言处理等理论知识，还要知道基于这些理论构建的技术是如何影响产品设计、用户体验和业务流程的。
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AI Agent是一种能够自主完成特定任务的人工智能程序，它可以模拟人类或其他生物的认知过程，执行感知、推理、规划、交流和学习等操作。 在大模型应用开发中，开发者需要掌握的知识点非常广泛，包括但不限于人工智能...
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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...
《大模型应用开发 动手做 AI Agent》：入门示例引导新手，领域发展快仅为提纲，更多内容可参考 OpenAI Cookbook 与 LangChain Example
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资源下载链接为： ...《大模型应用开发 动手做 AI Agent》：入门示例引导新手，领域发展快仅为提纲，更多内容可参考 OpenAI Cookbook 与 LangChain Example（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
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在当前数字化时代，人工智能技术正迅速发展，其中语言模型扮演着至关重要的角色。特别是随着GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列模型的推出，它在自然语言处理领域的应用变得越来越广泛。在此背景下，...
动手做AI Agent pdf电子版：从零构建智能体的实战指南(附PDF）
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这本书以7个完整项目为核心，带你从零开始掌握AI Agent的开发技巧，涵盖GPT-4、LangChain、LlamaIndex、MetaGPT等前沿技术。
这本大模型书一定要读！李开复、周鸿祎都强烈推荐的《实战AI大模型》（附PDF）
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08-29 1106
《实战AI大模型》是一本旨在填补人工智能（AI）领域（特别是AI大模型）理论与实践之间鸿沟的实用手册。
构建一个 AI Agent 只需要三步！
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▼最近直播超级多，预约保你有收获今晚直播：《GPTs 构建应用程序案例实现》—1—今晚20点直播手把手教你三步构建一个AI AgentAI Agent 是 AGI 时代新的企业级应用形态，因此掌握好 AI Agent 的架构技术原理和应用开发就是每个程序员的必备技能之一。AI Agent 的开发目前有两种主流的方式，第一、基于 OpenAI 的 GPTs 进行构建；第二、基于 RAG 进行构建...
怎么构建Agent？我写了一个教程（含代码）
kiiy2的博客
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我们可以把不同的 LLM 或者 AI Agent 组合起来，让每个 Agent 都专注于它最擅长的领域。基准测试可以用来评估每个 Agent 在不同任务上的表现，使用已建立的数据集如 GLUE 和 FLASK，可以进行与不同最先进模型的标准化比较。AI Agent 则具备在不同互动之间保持上下文的能力，每个 Agent 可以参考前一个 Agent 的响应来完成它们预期的任务。另一方面，AI Agent 可以设计为由多个专门模型组成的团队，每个模型专注于一个特定任务，例如研究者、博客撰写者、社交媒体专家。
如何入门AI Agent？
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当然，上面这个是一种比较简单的Agent，还有一些Agents需要做语义搜索，比如知识库搜索等，这里需要使用向量数据库。大体的制作过程是你先要准备好你的知识库文档（pdf，txt等等），然后获取这些文档的embeddings, 可以用OpenAIEmbeddings（不贵，但是得注意频率，太快会出错），然后将得到的这些embeddings存到向量数据库中（例如FAISS），准备工作做好之后，当用户有问题，也是将用户的问题转成embedding，然后去向量数据库中搜索答案。这是一个大量使用工具的Agent。
全方位解析Agent！这本 大模型应用开发-动手做AI Agent 值得一读！
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本书将探索Agent的奥秘，内容包括从技术框架到开发工具，从实操项目到前沿进展，通过带着读者动手做7个 功能强大的Agent，全方位解析Agent的设计与实现。最后展望了Agent的发展前景和未来趋势。
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### 创建AI代理/智能体的基础概念 构建和训练AI代理涉及多个方面，从基础理论到具体实现细节。为了使读者能够全面掌握这一过程，下面将详细介绍创建AI代理所需的关键要素。 #### 1. 定义目标与功能需求 在着手...
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