這個(gè)系列文章旨在為AI代理（AIAgent）提供全面的概述，深入研究其特征，組成部分和類型，同時(shí)探索其進(jìn)化，挑戰(zhàn)和潛在的未來方向。在當(dāng)今數(shù)字化飛速發(fā)展的時(shí)代，人工智能（AI）已經(jīng)滲透到我們生活的方方面面，從智能家居設(shè)備到自動(dòng)駕駛汽車，從智能客服到醫(yī)療診斷系統(tǒng)，AI智能體正以驚人的速度改變著我們的世界。那么，這些智能體是如何被設(shè)計(jì)和構(gòu)建的呢？今天，就讓我們一起深入探討AI智能體架構(gòu)的奧秘，從基礎(chǔ)架構(gòu)到前沿設(shè)計(jì)模...

MCP、RAG、Agent這些概念最近熱度飆升，成了AI領(lǐng)域的熱門話題。然而，我發(fā)現(xiàn)身邊不少朋友對這些概念還是一知半解。為了幫助大家更好地理解，精心繪制了12張簡單易懂的架構(gòu)圖解。這些架構(gòu)圖解涵蓋了從MCP的提示詞混合機(jī)制，到RAG的知識(shí)檢索增強(qiáng)，再到Agent的自主決策框架等多個(gè)方面。下面詳細(xì)剖析之。01、MCP、RAG、Agent概念與關(guān)系第一、核心概念1、RAG（檢索增強(qiáng)生成）定義：RAG將信息檢索與文本生成相結(jié)合，創(chuàng)造更準(zhǔn)確、信息...

網(wǎng)上充斥著各種Prompt“最佳實(shí)踐”指南，很多都流于表面。你可能已經(jīng)看過不少，感覺就像食譜一樣，告訴你加幾勺這個(gè)、幾勺那個(gè)。但今天，我們來點(diǎn)硬核的，看看搜索巨頭谷歌內(nèi)部是如何系統(tǒng)性地理解和實(shí)踐PromptEngineering的。這份來自Google的白皮書，扒開了PromptEngineering的外殼，直指核心。準(zhǔn)備好，這篇東西值得你收藏和反復(fù)琢磨。為什么PromptEngineering這么重要？首先，得明白LLM（大語言模型）到底是個(gè)啥。別被那些花...

目標(biāo)：區(qū)分正常與病理性膝關(guān)節(jié)VAG信號：通過模擬信號生成、濾波、峰值檢測與時(shí)頻分析，判斷信號是否異常。關(guān)鍵指標(biāo)：基于濾波后信號的峰值數(shù)量（>30則判定為異常）。模塊:(1)信號生成正常信號：vagnormalsin(2pi50t)+0.2randn(size(t))設(shè)計(jì)意圖：50Hz正弦波模擬正常關(guān)節(jié)振動(dòng)，疊加弱噪聲（標(biāo)準(zhǔn)差0.2）。病理性信號：vagpathologysin(2pi50t)+1.0sin(2pi120t)+0.7randn(size(t))設(shè)計(jì)意圖：在50Hz基礎(chǔ)上添加120Hz高頻成分（幅度1....

MCP（模型上下文協(xié)議）就像是大模型世界里的“最后一公里”。大膽地說一句，MCP應(yīng)該是每個(gè)程序員在2025年必須掌握的知識(shí)點(diǎn)。大模型的功能確實(shí)很強(qiáng)大，但它們也有明顯的短板。例如，大模型在數(shù)學(xué)計(jì)算方面表現(xiàn)不佳。曾經(jīng)有一個(gè)知名的測試，讓大模型比較9.8和9.11哪個(gè)數(shù)更大，大約半年前，大部分大模型都會(huì)錯(cuò)誤地回答9.8更小。如今，這種情況已經(jīng)基本得到糾正，這主要得益于RAG（檢索增強(qiáng)生成）技術(shù)。RAG的原理與MCP有異曲同工之妙...

在人工智能的浪潮中，我有幸作為項(xiàng)目負(fù)責(zé)人，帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)深入挖掘數(shù)據(jù)的潛力，利用AI大模型的力量，取得了令人矚目的成果。今天，我想與大家分享這一過程中的心得體會(huì)，以及我們?nèi)绾卫肞ython實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘與AI大模型的完美結(jié)合。1.數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理：構(gòu)建AI的堅(jiān)實(shí)基石1.1數(shù)據(jù)獲?。簭V度與深度的探索數(shù)據(jù)是AI的基石。我們面臨的首要挑戰(zhàn)是如何獲取多樣化和大規(guī)模的數(shù)據(jù)。利用Python的requests和BeautifulSoup庫，我們構(gòu)建了高效的...

前言你是否也在RAG項(xiàng)目中為提升準(zhǔn)確率而苦惱？尤其是在金融、法律等高風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域，一個(gè)微小的錯(cuò)誤都可能帶來難以估量的代價(jià)。這不僅是技術(shù)挑戰(zhàn)，更是業(yè)務(wù)應(yīng)用的生死線。當(dāng)前，利用RAG(RetrievalAugmentedGeneration)技術(shù)加速知識(shí)獲取看似是捷徑，但如何跨越準(zhǔn)確性這道坎，構(gòu)建真正可靠的AI應(yīng)用，特別是知識(shí)智能體(KnowledgeAgent)，成為了我們必須攻克的難題。幸運(yùn)的是，Brightwave的創(chuàng)始人兼CEOMikeConover，這位曾領(lǐng)導(dǎo)Databrick...

一、為啥要研究這個(gè)問題？現(xiàn)在的AI大模型（比如ChatGPT）雖然很厲害，但它們在做一些需要“打分”的任務(wù)時(shí)（比如判斷哪個(gè)回答更好、更安全），還是得靠人類提前設(shè)定好規(guī)則。比如，告訴AI“答案要準(zhǔn)確”、“不能有偏見”等等。但現(xiàn)實(shí)情況超級復(fù)雜，很多問題沒法靠幾條固定規(guī)則解決，比如怎么評價(jià)一篇作文的好壞，或者怎么判斷一段對話有沒有冒犯性。這時(shí)候，AI就需要自己學(xué)會(huì)“打分”——這就是獎(jiǎng)勵(lì)建模（RewardModeling）。不過...

?MinIOMinIOAIStor與ModelContextProtocol（MCP）Server應(yīng)用的AI能力自然語言處理（NLP）：支持與主流大語言模型（LLMs）如AnthropicClaude或OpenAIGPT集成，用戶可通過自然語言進(jìn)行意圖驅(qū)動(dòng)的查詢（如：“FindunclassifiedimagesinbucketX”），無需編寫結(jié)構(gòu)化命令，從而實(shí)現(xiàn)對存儲(chǔ)系統(tǒng)的類對話式交互。自動(dòng)元數(shù)據(jù)標(biāo)注：借助MCPServer的askobject功能，通過AI模型自動(dòng)提取和分類非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如圖像元數(shù)據(jù)），可能基于嵌入式...

Google正式下場定義Agent協(xié)作新規(guī)矩：Agent2Agent(A2A)開放協(xié)議來了。AIAgent單打獨(dú)斗的時(shí)代要過去了？GoogleCloud聯(lián)合超過50家技術(shù)和咨詢大佬(包括Cohere,Langchain,MongoDB,等等一票重量級選手)正式推出Agent2Agent(A2A)協(xié)議。這玩意兒要干啥？簡單說，就是給不同廠商、不同框架下構(gòu)建的AIAgent提供一套標(biāo)準(zhǔn)的溝通語言和協(xié)作方式，打破信息孤島，讓它們能真正“組隊(duì)打怪”，提升效率。與MCP的關(guān)系？A2A與MCP是兼容互補(bǔ)的Googl...

在人工智能（AI）領(lǐng)域，長上下文生成與檢索（RAG）已成為提升自然語言處理（NLP）模型性能的關(guān)鍵技術(shù)之一。隨著數(shù)據(jù)規(guī)模與應(yīng)用場景的不斷擴(kuò)展，如何高效地處理海量上下文信息，成為研究與應(yīng)用的熱點(diǎn)話題。本文將深入探討OpenAI最新發(fā)布的O1preview和O1mini模型在長上下文RAG任務(wù)中的表現(xiàn)，比較其與行業(yè)內(nèi)其他SOTA（StateoftheArt）模型如GPT4o和GoogleGemini1.5的性能差異，并提供實(shí)用的優(yōu)化建議，助力開發(fā)者在構(gòu)建LLM（大型語...

文章鏈接：https:arxiv.orgpdf2503.16795亮點(diǎn)直擊精確語義定位策略，用于在源圖像中進(jìn)行準(zhǔn)確的語義定位；插拔式雙層控制機(jī)制，通過語義定位增強(qiáng)編輯效果；RW800，一個(gè)用于評估基于擴(kuò)散transformer的編輯方法的挑戰(zhàn)性基準(zhǔn)。在廣泛使用的PIEBench和RW800基準(zhǔn)上評估了DCEdit。評估結(jié)果表明，與以往的方法相比，DCEdit在背景保留和編輯性能方面具有優(yōu)越性。效果展示在PIEBench上與基于UNet的擴(kuò)散方法和基于DiT的方法進(jìn)行的定性對比...

斯坦福大學(xué)、耶魯大學(xué)、南加州大學(xué)等研究人員聯(lián)合開源了，專用于代碼定位的智能體LocAgent。在軟件開發(fā)和維護(hù)領(lǐng)域，代碼定位是開發(fā)者日常工作中的核心任務(wù)之一，需要開發(fā)者根據(jù)問題描述，例如，錯(cuò)誤報(bào)告、功能請求或性能問題等，快速、準(zhǔn)確地找到需要修改的代碼片段。但傳統(tǒng)代碼定位方法在處理復(fù)雜代碼庫時(shí)，面臨復(fù)雜代碼庫導(dǎo)航困難，問題描述與代碼實(shí)體之間的語義鴻溝，多跳推理的困難等。而LocAgent可以有效解決這些難題，能...

昨晚，谷歌在GoogleCloudNext25大會(huì)上，開源了首個(gè)標(biāo)準(zhǔn)智能體交互協(xié)議——Agent2AgentProtocol（簡稱A2A）。A2A將徹底打破系統(tǒng)孤島，對智能體的能力、跨平臺(tái)、執(zhí)行效率產(chǎn)生質(zhì)的改變，支持Atlassian、Box、Cohere、Intuit、Langchain、MongoDB、PayPal、Salesforce、SAP、ServiceNow、UKG和Workday等主流企業(yè)應(yīng)用平臺(tái)。簡單來說，這個(gè)A2A交互協(xié)議有點(diǎn)當(dāng)年谷歌牽頭80多家企業(yè)搞安卓系統(tǒng)的味道，因?yàn)槭着陀?0多家著名企業(yè)加入。...

編者按：在實(shí)時(shí)人工智能應(yīng)用場景中，大語言模型的推理速度直接影響用戶體驗(yàn)。傳統(tǒng)模型通過逐詞元預(yù)測（nexttokenprediction）生成文本，每次僅預(yù)測一個(gè)詞元的方式導(dǎo)致長文本生成耗時(shí)較長。這種延遲在對話系統(tǒng)和內(nèi)容創(chuàng)作平臺(tái)中尤為明顯，已成為阻礙用戶沉浸體驗(yàn)的主要障礙。本文深入探討了DeepSeekV3模型的多詞元預(yù)測技術(shù)（MultiTokenPrediction,MTP）。與現(xiàn)有方法（如獨(dú)立預(yù)測多個(gè)詞元導(dǎo)致邏輯斷裂）不同，DeepSeek創(chuàng)新性地通過...

了解分類、預(yù)測和生成式AI之間的區(qū)別——它們的主要功能，以及如何使用它們對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、趨勢預(yù)測和內(nèi)容創(chuàng)建。人工智能（AI）是一個(gè)潛能巨大且不斷發(fā)展的領(lǐng)域，是無數(shù)現(xiàn)代技術(shù)的核心。為了駕馭它的復(fù)雜性，將AI劃分為三個(gè)核心“家族”是大有裨益的，它們每個(gè)“家族”都有自己獨(dú)特的目的和“個(gè)性”：分類式AI：作為數(shù)據(jù)整理的關(guān)鍵工具，它善于將輸入信息標(biāo)記為既定類別。例如，電子郵件服務(wù)借助它從真實(shí)郵件中篩選出垃圾郵件...

什么是視覺語言模型？視覺語言模型（VisionLanguageModels,VLMs）是人工智能領(lǐng)域的一項(xiàng)突破性進(jìn)展，它結(jié)合了視覺和文本數(shù)據(jù)，以增強(qiáng)機(jī)器的理解和交互能力。這些模型利用大型數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練算法，使其能夠同時(shí)解釋視覺內(nèi)容和語言，從而實(shí)現(xiàn)圖像字幕生成、視覺問答、多模態(tài)內(nèi)容生成等多種應(yīng)用。隨著人工智能領(lǐng)域的發(fā)展，理解視覺語言模型對于研究人員、開發(fā)者和愛好者來說變得至關(guān)重要。視覺語言模型的關(guān)鍵組成部分圖像編碼器將視覺...

Meta開源llama4，原生多模態(tài)模型，慣例，支持200多種語言，除了中文。有點(diǎn)堆活，主要特色是，可以單張GPU運(yùn)行近1000wtoken上下文的模型，所以直接對標(biāo)gemini了？1000萬token上下文窗口意味著什么？相當(dāng)于可以處理20多小時(shí)的視頻內(nèi)容（因?yàn)樗窃嗄B(tài)模型）。三款全新模型同步發(fā)布Scout：17B激活參數(shù)（16個(gè)專家）。速度極快，原生多模態(tài)，智能程度高。達(dá)到業(yè)界領(lǐng)先的1000萬+token上下文窗口，并且可以在單個(gè)GPU上運(yùn)行！Maver...

在人工智能領(lǐng)域，AI代理的開發(fā)和管理正變得越來越復(fù)雜。隨著大型語言模型（LLM）和智能代理的廣泛應(yīng)用，開發(fā)者需要更強(qiáng)大的工具來監(jiān)控、調(diào)試和優(yōu)化這些系統(tǒng)。AgentOps應(yīng)運(yùn)而生，它為AI代理的開發(fā)、評估和監(jiān)控提供了一站式解決方案，幫助開發(fā)者從原型設(shè)計(jì)到生產(chǎn)部署的全生命周期管理。本文將詳細(xì)介紹AgentOps的核心功能、優(yōu)勢特點(diǎn)、應(yīng)用場景以及如何快速上手。一、項(xiàng)目概述AgentOps是一個(gè)專為AI代理開發(fā)設(shè)計(jì)的開源平臺(tái)，旨在幫助...

在當(dāng)今信息爆炸的時(shí)代，無論是學(xué)術(shù)研究、商業(yè)分析還是個(gè)人學(xué)習(xí)，都需要從海量的信息中快速獲取、整理和分析關(guān)鍵內(nèi)容。然而，傳統(tǒng)的人工研究方法往往效率低下且容易遺漏重要信息。隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，AI驅(qū)動(dòng)的研究工具應(yīng)運(yùn)而生，LangChain團(tuán)隊(duì)開發(fā)了LocalDeepResearcher。它旨在通過AI技術(shù)幫助用戶進(jìn)行深入、迭代式的主題研究。與傳統(tǒng)的研究方法不同，LocalDeepResearcher能夠自動(dòng)分解問題、檢索信息、生成總結(jié)，并通過...