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优化书写流程：如何使用crewai的多代理系统提升写作效率和质量

优化书写流程：如何使用crewai的多代理系统提升写作效率和质量

人工智能代理和多代理系统 人工智能代理正在成为下一个重要趋势，而多代理系统（MAS）是其强大能力的完美例证。它们通过将任务分配给专业单元来简化复杂的工作流程。一个很好的应用案例？书籍写作。想象一下，一个虚拟助手团队帮助你集思广益、构建故事框架、撰写章节，甚至进行校对——这就是多代理系统的魔力。在本文中，我们将探讨CrewAI如何使这一切成为可能，展示人工智能如何简化书籍创作。让我们深入了

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完整指南：构建具备自评分和网络搜索能力的高级rag系统！

完整指南：构建具备自评分和网络搜索能力的高级rag系统！

检索增强生成 (RAG) 系统 检索增强生成 (RAG) 系统在构建可靠的人工智能应用程序中变得越来越重要。在本文中，我们将探讨构建一个先进的 RAG 系统，该系统结合了本地文档检索、动态网页搜索功能和使用 Pydantic.ai 和 Groq 的自评分机制。 ![Image 2](https://wsrv.nl/?url=https://cdn-images-1.readmed

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解锁速度：快速响应 Llms 高速缓存增强生成综合指南

解锁速度：快速响应 Llms 高速缓存增强生成综合指南

检索增强生成 (RAG) 检索增强生成 (RAG) 是一种强大的方法，可以将外部知识库连接到大语言模型 (LLM)，并在用户每次提问时获取上下文，但由于其检索延迟，它可能会减慢大语言模型 (LLM) 的性能。 缓存增强生成 (CAG) 缓存增强生成 (CAG) 提供了一种更快的替代方案；它不是进行实时检索，而是将相关文档 预加载 到模型的上下文中，并存储

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全面比较：选择最佳ai代理框架langgraph Crewai与openai Swarm的实用指南

全面比较：选择最佳ai代理框架langgraph Crewai与openai Swarm的实用指南

使用3种不同框架构建的相同代理金融应用的代理编排深入比较。 由聊天OpenAI生成的图像。提示：多代理协作系统。 我们将涵盖的内容什么是代理？ 深入了解我们如何定义代理以及它们与AI管道和独立大语言模型的区别。 使用3个流行的代理框架构建的实践示例： LangGraph、CrewAI和OpenAI Swarm ([完整代码](https

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Deepseek-r1：开源的人工智能推理中的强化学习革命！

Deepseek-r1：开源的人工智能推理中的强化学习革命！

DeepSeek-R1 论文解读 — 人工智能中的新 RL LLM 时代？ 近年来，人工智能（AI）领域经历了快速的进展，大型语言模型（LLMs）为实现人工通用智能（AGI）铺平了道路。一个显著的模型，OpenAI 的 o1，引入了创新的推理时间缩放技术，显著增强了推理能力。然而，它仍然是闭源的。 今天，我们深入探讨 DeepSeek 发布的开创性研究论文，该论文介绍了 Dee

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Deepseek R1 揭开神秘面纱：下一代电影的 3 项革命性技术！

Deepseek R1 揭开神秘面纱：下一代电影的 3 项革命性技术！

更简单更容易 作者提供的图片。在Canva设计。 深度寻求， 新的大型语言模型，已在科技界引起轰动，代表了人工智能研究社区的一次重大突破。在2025年1月19日，当社交媒体应用 TikTok 在美国被禁用12小时时，一个来自中国的人工智能研究团队发布了一款名为 深度寻求 R1 的新大型语言模型。 深度寻求 R1 的基准显示，它在数学编码和科学推理等推理问题

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浏览器代理和 Llms：网络自动化统治终极指南！

浏览器代理和 Llms：网络自动化统治终极指南！

浏览器使用 是一个工具或平台，旨在使人工智能代理（如开放AI的GPT模型或其他大型语言模型）能够以智能和自动化的方式与网页浏览器进行交互和控制。它本质上弥合了人工智能能力与现实世界浏览器交互之间的差距，使得人工智能系统能够执行诸如导航网站、提取数据、填写表单、点击按钮等任务——就像人类用户一样。 **浏览器使用的主要目标*

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使用 DeepSeek R1 和 Ollama 开发 RAG 系统（包含完整代码）

使用 DeepSeek R1 和 Ollama 开发 RAG 系统（包含完整代码）

你是否曾希望能够直接向PDF或技术手册提问？ 本指南将向您展示如何使用检索增强生成（RAG）系统构建一个系统，使用DeepSeek R1，一个开源推理工具，以及Ollama，一个轻量级的本地AI模型运行框架。 想要简化您的API工作流程吗？ Apidog充当创建、管理和运行测试及模拟服务器的全能解决方案。使用Apidog，您可以： -

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提升llm知识库：如何在几秒内将任何网站信息传递给模型

提升llm知识库：如何在几秒内将任何网站信息传递给模型

我们将看到 Crawl4AI 的强大功能 来源：Crawl4AI 嗨，让我问你这个——你有没有试过问一个语言模型（比如 GPT 或 Claude）一些非常小众或新的东西，结果得到一个完全空白或通用的回答？ 没错，我经历过！ 这里有一个例子： ![Image 2](https://wsrv.nl/?url=https://cdn-images-1.readmedium.com/

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构建ai驱动的金融分析应用：利用qdrant和多代理架构实现数据到决策的转变

构建ai驱动的金融分析应用：利用qdrant和多代理架构实现数据到决策的转变

在这篇博客中，我们深入探讨了一个AI驱动的财务分析应用的架构和实现，该应用由Streamlit、Qdrant和LlamaIndex等尖端技术驱动。 该应用利用多个ReAct代理的能力，如OpenAI、Ollama和Anthropic代理，来无缝处理公司季度财务数据。最后，用户可以看到3个代理的输出，从而在三者中做出更好的决

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超越工作流程：揭示真正的代理--下一次进化？

超越工作流程：揭示真正的代理--下一次进化？

观看视频！ 大多数人所称的代理并不是代理。我一直不太喜欢“代理”这个术语，直到我看到这篇最近的安索普文章，我完全同意，现在也明白我们如何称某些东西为代理。绝大多数其实只是对语言模型的应用程序接口调用。其实就是这样：几行代码和一个提示。 ![Image 1

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释放 Jupyter Agent 的威力：它轻松改变 Python 笔记本创建方式的 5 种方法

释放 Jupyter Agent 的威力：它轻松改变 Python 笔记本创建方式的 5 种方法

作者截图。 我想我们都听说过 AI Agents。它正在进入主流，并成为一个新兴的流行词。不过，我向你保证，在我自己实验过 Jupyter Agent 之后，它的能力绝对不容小觑。 What is Jupyter Agent? The [Jupyter Agent](https://huggingface.co/spaces/data-agents/jupyter-agen

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构建无sql数据分析ai代理：使用langchain和duckdb实现快速数据洞察

构建无sql数据分析ai代理：使用langchain和duckdb实现快速数据洞察

SQL 和 AI：使用 LangChain 和 DuckDB 构建 AI 代理 照片由 James A. Molnar 提供，来源于 [Unsplash](https://un

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在电脑上释放 Deepseek R-1：本地安装分步指南！

在电脑上释放 Deepseek R-1：本地安装分步指南！

深度寻求 R-1 概述 Image by Jim Clyde Monge 每个人似乎都在谈论深度寻求 R-1，这是一款由中国人工智能公司深度寻求开发的新开源人工智能语言模型。一些用户声称它在推理能力方面与开放AI的o1不相上下，甚至更好。 目前，深度寻求

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快速实现：利用ai将创意转化为原型的四个步骤

快速实现：利用ai将创意转化为原型的四个步骤

来自冰冷纽约的问候！ 如果你可以将一个想法进行探索设计选项，并在仅仅一个小时内创建一个可工作的原型，那会怎样？ 如果这个原型不仅仅是Figma中的一个基本设计，而是一个更先进的、由代码驱动的原型呢？ 如果你只需要最基本的编码技能就能实现这一切，那又会怎样？ 在今天的通讯中，我将一步一步带你完成我所做的一个实验：起草产品需求文档 生成线框图 生成原型 进行

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