（OpenAI指南中的觀點(diǎn)，引發(fā)了行業(yè)思考）當(dāng)前的討論充斥著炒作、空談和噪音，卻鮮有對(duì)智能體框架的精確分析或深入思考。別擔(dān)心！這篇文章將為你撥開迷霧，帶你深入理解智能體框架的核心問題，助你構(gòu)建更可靠、更強(qiáng)大的智能體應(yīng)用。本文核心看點(diǎn)：智能體(Agent)到底是什么？（告別模糊定義?。?gòu)建可靠Agent的真正難點(diǎn)在哪？（直擊痛點(diǎn)！）LangGraph是什么？它為何與眾不同？智能體框架大比拼：工作流vs智能體、聲明式vs命令式、...

第一定律：延遲溯源核彈LangSmith不只是監(jiān)控工具，更是性能法醫(yī)！看UberEats如何用它揪出「幽靈延遲」：實(shí)戰(zhàn)代碼片段延遲熱力圖生成importloggingimportlangsmith配置日志記錄langsmithloggerlogging.getLogger("langsmith")langsmithlogger.setLevel(levellogging.DEBUG)性能指標(biāo)獲取?可以獲取延遲相關(guān)指標(biāo)?包括:latencyp50、latencyp99、firsttokenp50、firsttokenp99導(dǎo)出性能數(shù)據(jù)使用Pandas處理數(shù)據(jù)使用SeabornMatplotlib...

一、電信巨頭的數(shù)字化轉(zhuǎn)型困局作為服務(wù)歐洲與非洲3.4億用戶的通信霸主，Vodafone在全球運(yùn)營(yíng)著數(shù)百個(gè)數(shù)據(jù)中心。每天面對(duì)：300+TB實(shí)時(shí)性能數(shù)據(jù)5000+技術(shù)文檔庫200+類基礎(chǔ)設(shè)施監(jiān)測(cè)指標(biāo)傳統(tǒng)模式下，工程師需要手動(dòng)查詢SQL、翻查SharePoint文檔，平均每個(gè)故障診斷耗時(shí)45分鐘。直到他們祭出兩大AI殺手锏：二、雙AI引擎驅(qū)動(dòng)智能運(yùn)營(yíng)智能儀表盤：InsightEngine自然語言→SQL自動(dòng)轉(zhuǎn)換實(shí)時(shí)生成可視化圖表異常檢測(cè)準(zhǔn)確率提升68%NL2SQL工作...

Lovable：用AI顛覆傳統(tǒng)軟件開發(fā)Lovable.dev是一個(gè)革命性的AI驅(qū)動(dòng)平臺(tái)，允許用戶無需編寫代碼即可構(gòu)建和發(fā)布高質(zhì)量的軟件v1版本。其核心功能包括：對(duì)話式開發(fā)：用戶通過聊天快速構(gòu)建網(wǎng)站和Web應(yīng)用，例如集成身份驗(yàn)證、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)等功能。無縫集成：支持GitHub、Supabase等工具，實(shí)現(xiàn)一鍵部署。效率飛躍：相比傳統(tǒng)編碼，開發(fā)速度提升20倍。然而，隨著用戶量激增，Lovable面臨一個(gè)關(guān)鍵挑戰(zhàn)：如何高效監(jiān)控和調(diào)試其AI智能體的交互？Lan...

痛點(diǎn)洞察：90%用戶正在被傳統(tǒng)BI工具折磨當(dāng)SaaS用戶想查詢"過去兩周我的產(chǎn)品銷量"時(shí)，傳統(tǒng)商業(yè)智能（BI）工具的操作流程往往讓人崩潰：需要掌握復(fù)雜的SQL語法要理解數(shù)據(jù)庫表結(jié)構(gòu)可視化配置像迷宮般難懂Inconvo的調(diào)研顯示：82%的非技術(shù)人員會(huì)放棄重要數(shù)據(jù)分析，只因?yàn)楣ぞ咛y用！這種效率瓶頸不僅浪費(fèi)企業(yè)資源，更讓數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策淪為口號(hào)。破局方案：像發(fā)微信一樣操作數(shù)據(jù)這家YCS23明星初創(chuàng)祭出殺手锏——對(duì)話式分析API，開發(fā)者...

一、問題出在哪？從真實(shí)故障說起去年我們接了個(gè)電商客戶案例：他們的客服系統(tǒng)用RAG處理用戶咨詢時(shí)，遇到這樣一個(gè)問題："比較推薦給Nike和Puma的智能手表在防水性能和運(yùn)動(dòng)模式上的差異"傳統(tǒng)RAG的表現(xiàn)就像個(gè)老實(shí)但死板的學(xué)生：把整個(gè)問題扔進(jìn)搜索引擎抓回20篇產(chǎn)品手冊(cè)生成籠統(tǒng)的功能對(duì)比結(jié)果用戶投訴答案"像產(chǎn)品說明書，沒有商業(yè)洞察"。問題出在哪？這暴露出傳統(tǒng)架構(gòu)的三大死穴：?jiǎn)栴}復(fù)雜度越高，檢索精度越差（我們的測(cè)試顯示，...

??評(píng)估體系為何重要？在構(gòu)建基于LLM的生產(chǎn)級(jí)應(yīng)用時(shí)，系統(tǒng)化評(píng)估（evals）是確?？煽啃缘年P(guān)鍵。LangChain全新推出的OpenEvals與AgentEvals工具包，為開發(fā)者提供標(biāo)準(zhǔn)化評(píng)估框架與預(yù)置評(píng)估器，讓復(fù)雜評(píng)估變得簡(jiǎn)單易行。真實(shí)痛點(diǎn)警示：某金融企業(yè)因未做軌跡評(píng)估，導(dǎo)致智能體誤調(diào)敏感API造成百萬損失一、評(píng)估體系雙核引擎：數(shù)據(jù)×指標(biāo)的化學(xué)反應(yīng)1.??數(shù)據(jù)質(zhì)量決定評(píng)估效度需構(gòu)建場(chǎng)景化測(cè)試數(shù)據(jù)集（推薦510個(gè)高質(zhì)量樣本）數(shù)據(jù)應(yīng)反映真...

今天，我們正式發(fā)布了LangMemSDK——一個(gè)幫助您的代理通過長(zhǎng)期記憶不斷學(xué)習(xí)和改進(jìn)的工具庫。這個(gè)SDK提供了一些工具，能夠從對(duì)話中提取信息、通過更新提示詞優(yōu)化代理行為，并保持關(guān)于行為、事實(shí)和事件的長(zhǎng)期記憶。您可以將LangMem的核心API與任何存儲(chǔ)系統(tǒng)配合使用，也能在任何代理框架中集成。它還與LangGraph的長(zhǎng)期記憶層原生兼容。我們還推出了一項(xiàng)托管服務(wù)，提供額外的長(zhǎng)期記憶功能，并且免費(fèi)提供——如果您希望在生產(chǎn)環(huán)境中...

智能體崛起人工智能界為能夠自主行動(dòng)的系統(tǒng)奠定了基礎(chǔ)，通過迭代提示大型語言模型，在各種應(yīng)用中實(shí)現(xiàn)了性能的大幅提升。發(fā)生了什么“智能體”成為了人工智能領(lǐng)域的新熱詞。研究人員、工具供應(yīng)商和模型開發(fā)者紛紛為大型語言模型(LLM)賦予了決策和行動(dòng)能力，以實(shí)現(xiàn)特定目標(biāo)。這些進(jìn)展預(yù)示著來年及未來智能體應(yīng)用將迎來爆發(fā)式增長(zhǎng)。幕后推手多種工具的出現(xiàn)，助力開發(fā)者構(gòu)建智能體工作流程。2023年10月├──CrewAI發(fā)布了開源Python...

一、現(xiàn)象級(jí)事件：為什么DeepSeek能踏平AI提效的最后一公里？在過去的十年，AI工具為人類工作效率帶來了顯著的提升，然而普通用戶在使用這些工具時(shí)，仍然面臨許多挑戰(zhàn)，尤其是與提示詞工程（PromptEngineering）高度相關(guān)的問題。ChatGPT這樣的生成式AI工具對(duì)提示詞工程的高度依賴。然而，大多數(shù)普通人并沒有接受過足夠的訓(xùn)練來設(shè)計(jì)高效提示詞。需求表述焦慮：普通人難以精準(zhǔn)拆解復(fù)雜問題為AI可執(zhí)行指令。復(fù)雜的問題需要清晰的分...

隨著人工智能（AI）和自動(dòng)化技術(shù)的快速發(fā)展，我們進(jìn)入了一個(gè)自動(dòng)化知識(shí)時(shí)代。在這個(gè)時(shí)代，知識(shí)管理工具日益依賴AI技術(shù)來幫助用戶整理、管理和處理大量的信息。然而，單純依賴這些工具并不能完全解決知識(shí)管理中的所有問題。人類的洞察力、創(chuàng)造力和批判性思維在這個(gè)過程中依然至關(guān)重要。一、背景與挑戰(zhàn)在知識(shí)管理領(lǐng)域，AI的應(yīng)用越來越廣泛。傳統(tǒng)的RAG模型結(jié)合了檢索和生成技術(shù)，通過檢索大量數(shù)據(jù)來為生成提供上下文，從而實(shí)現(xiàn)更加...

如今，很多AI應(yīng)用程序都采用了常見的聊天模式（"chat"UX）。盡管這種模式實(shí)現(xiàn)起來比較簡(jiǎn)單，但它會(huì)帶來額外的交互成本，限制了人類通過AI擴(kuò)展自身能力的潛力，也未能充分利用大型語言模型（LLMs）的優(yōu)勢(shì)。在過去的六個(gè)月中，我們?cè)贚angChain一直在探索一種新方式：能夠響應(yīng)環(huán)境信號(hào)的代理（AmbientAgents）。這些代理只會(huì)在發(fā)現(xiàn)重要機(jī)會(huì)或需要用戶反饋時(shí)才與用戶互動(dòng)，避免了頻繁打斷用戶。此外，用戶不再需要進(jìn)入新的聊天界面...

本文將介紹如何利用AIAgent技術(shù)，幫助工程師在交易系統(tǒng)的研發(fā)過程中提高效率，具體從問題排查、測(cè)試數(shù)據(jù)生成、經(jīng)驗(yàn)共享等多個(gè)角度分析，并通過案例展示其應(yīng)用。一、交易系統(tǒng)研發(fā)中的挑戰(zhàn)交易系統(tǒng)可以比作一個(gè)復(fù)雜的“千層餅”，包含大量的鏈路、服務(wù)和數(shù)據(jù)。任何一個(gè)環(huán)節(jié)出現(xiàn)問題，都會(huì)對(duì)系統(tǒng)的穩(wěn)定性和效率產(chǎn)生影響。對(duì)于工程師而言，在復(fù)雜的交易系統(tǒng)中進(jìn)行問題排查、測(cè)試和優(yōu)化，如同在迷宮中尋找出口。以下是工程師在日常研...

今天，本文將探討如何利用AI工具，尤其是基于“六頂思考帽”理論的智能體，來輔助和促進(jìn)人類的深度思考。通過構(gòu)建一個(gè)“六頂思考帽”AIAgent，我們將展示AI如何成為深度思考的得力助手，而不是思考的替代者。六頂思考帽：結(jié)構(gòu)化深度思考的工具“六頂思考帽”是由愛德華·德博諾（EdwarddeBono）提出的一種創(chuàng)新思維方法，通過分離不同的思考模式，幫助我們?nèi)?、系統(tǒng)地看待問題。每頂帽子代表一種特定的思維模式，戴上不同的帽子...

2024年即將結(jié)束，回顧這一年與大語言模型（LLMs）的共同進(jìn)步，我們見證了許多令人振奮的變化。每個(gè)月，約有30,000名新用戶加入了LangSmith，這讓我們得以更清楚地觀察到人工智能領(lǐng)域的變革。就像去年我們所做的那樣，我們?cè)诖朔窒硪恍┯腥さ慕y(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，揭示了產(chǎn)品使用模式的變化，以及人工智能生態(tài)系統(tǒng)的演變。特別是隨著開發(fā)者利用LangSmith來跟蹤、評(píng)估并迭代應(yīng)用，觀察到一些顯著的趨勢(shì)，包括開源模型的使用增長(zhǎng)，以及從以檢...

你好啊，我是小智，今天我將詳細(xì)解析Hammer模型如何通過函數(shù)名和參數(shù)名的修改，數(shù)倍提升模型在FunctionCalling任務(wù)中的準(zhǔn)確性。改名提升模型性能，看似玄學(xué)也有依據(jù)簡(jiǎn)潔命名的模糊性在大多數(shù)編程語言中，函數(shù)名和參數(shù)名都是對(duì)功能的抽象表達(dá)。通常情況下，簡(jiǎn)潔的命名規(guī)則便于代碼閱讀與理解，但當(dāng)這些簡(jiǎn)潔的命名被直接作為模型輸入時(shí)，可能會(huì)導(dǎo)致一定程度的模糊性。例如，假設(shè)我們有一個(gè)名為getdata的函數(shù)，該函數(shù)可能用于從數(shù)...

一、什么是Prompt調(diào)優(yōu)？Prompt調(diào)優(yōu)，顧名思義，是通過調(diào)整輸入給模型的提示詞（Prompt），來引導(dǎo)模型生成更為準(zhǔn)確、連貫或符合預(yù)期的輸出。隨著大語言模型如GPT系列的出現(xiàn)，Prompt的設(shè)計(jì)成為了提高模型效果的重要工具。在面試中，解釋Prompt調(diào)優(yōu)的第一步是確保面試官理解你為什么要調(diào)優(yōu)，即你遇到了什么問題。二、案例實(shí)戰(zhàn)從問題出發(fā)在構(gòu)建AI系統(tǒng)時(shí)，最初的版本往往會(huì)暴露出模型的局限性。以下是阿里云團(tuán)隊(duì)發(fā)布的客服系統(tǒng)回答質(zhì)...

本文將深入探討如何為functioncalling任務(wù)生成高質(zhì)量的微調(diào)數(shù)據(jù)，并通過具體例子和實(shí)戰(zhàn)步驟帶領(lǐng)讀者逐步理解這一技術(shù)核心。大型語言模型在函數(shù)調(diào)用中的關(guān)鍵能力在functioncalling微調(diào)過程中，模型需要掌握以下關(guān)鍵能力：準(zhǔn)確的API選擇：識(shí)別并選擇最合適的API執(zhí)行用戶的查詢。這要求模型具備強(qiáng)大的理解能力，能夠分析用戶的自然語言意圖，并從多個(gè)可選的API中匹配到最相關(guān)的一個(gè)或多個(gè)。精確的參數(shù)映射：將用戶的自然語言輸入映...

本篇文章將循序漸進(jìn)地介紹智能體記憶的概念、類型、更新方式以及其實(shí)際應(yīng)用。通過具體的例子，幫助讀者深入了解智能體記憶系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，尤其是如何在實(shí)際應(yīng)用中為智能體添加記憶功能。記憶與存儲(chǔ)的區(qū)別在日常的編程任務(wù)中，存儲(chǔ)和記憶經(jīng)常被混淆。為了更好地理解智能體記憶的工作原理，我們首先需要區(qū)分“存儲(chǔ)”和“記憶”的概念。存儲(chǔ)：通常指數(shù)據(jù)的保存與管理。程序通過文件系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫或內(nèi)存等手段來存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。存儲(chǔ)是...

今天我將帶領(lǐng)大家，以最為基礎(chǔ)的CRUD入手來看看向量數(shù)據(jù)庫應(yīng)該如何使用?？紤]到目前市面上的向量數(shù)據(jù)庫眾多，每個(gè)數(shù)據(jù)庫的操作方式也無統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)?！副疚膶⒒贚angChain提供的VectorStore類中的統(tǒng)一操作方法，以chroma向量數(shù)據(jù)庫作為示例進(jìn)行演示?！瓜蛄繑?shù)據(jù)庫新增LangChain的VectorStore類是一個(gè)通用的向量數(shù)據(jù)庫的接口，它可以對(duì)接不同的底層向量數(shù)據(jù)庫，如chroma、faiss、annoy等，實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一的操作方法和API。VectorStore類...