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结合chatgpt-o3-mini与perplexity Deep Research的3步提示：提升论文写作质量的终极指南

结合chatgpt-o3-mini与perplexity Deep Research的3步提示：提升论文写作质量的终极指南

AI 研究报告和论文写作 合并两个系统指令以获得两个模型的最佳效果 Perplexity AI 的 Deep Research 工具提供专家级的研究报告，而 OpenAI 的 ChatGPT-o3-mini-high 擅长推理。我发现你可以将它们结合起来生成令人难以置信的论文，这些论文比任何一个模型单独撰写的都要好。你只需要将这个一次性提示复制到 **

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解锁Ai代理：5种方法解决最后一公里问题并转变用户体验

解锁Ai代理：5种方法解决最后一公里问题并转变用户体验

Agent 将解决 AI 的“最后一英里”问题，并从中大赚一笔 作者通过 Midjourney 绘制的插图 今年 1 月，OpenAI 宣布将向特定用户发布其新的 “Operator”平台。 Operator 是 OpenAI 的 AI 代理平台，目前是 AI 领域最热门的新事物。

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三大AI IDE对决：GitHub Copilot、Cursor与Windsurf的全面比较与选择指南

三大AI IDE对决：GitHub Copilot、Cursor与Windsurf的全面比较与选择指南

AI 革命正在全速进行，它正在以前所未有的速度改变我们编写代码的方式。我们已经超越了简单的代码补全，拥有了功能齐全的 AI 助手，它们可以理解我们的代码，提出改进建议，甚至为我们编写整个逻辑块。作为经验丰富的开发人员，现在的问题不再是是否应该采用这些工具，而是哪一个最适合我们的需求。 此前，我们研究了 GitHub Copilot 和 Cursor AI。现在，这个领域出现了一个新

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提升您的生产力：使用 Qdrant 和 Llamaindex 创建自主 AI 工具以实现无缝工作流程

提升您的生产力：使用 Qdrant 和 Llamaindex 创建自主 AI 工具以实现无缝工作流程

Agentic AI：使用 Qdrant 和 LlamaIndex 简化工作流程 架构： 在架构中，Streamlit 充当用户界面，用户可以在其中使用自然语言或通过简单输入提供他们的需求。然后，用户的请求被传递给 Qdrant，它充当一个语义路由器。Qdrant 负责理解用户输入的上下文和语义。基于这种理解，它决定应该触发哪个工作流程。这使得 Qdrant

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人工智能代理的解放：关于它们在未来创新中的关键角色和局限性的5个重要见解

人工智能代理的解放：关于它们在未来创新中的关键角色和局限性的5个重要见解

关于自主智能体与人工智能集成的辩论 人工智能（AI）的快速发展引发了一场引人入胜的辩论：自主智能体是否足以应对复杂的任务，或者它们是否需要在更广泛的生态系统中集成才能实现最佳性能？随着行业领导者和研究人员分享见解，这些观点之间的分歧越来越明显。照片由 [Maximalfocus](https://unsplash.com/@maximalfocus?utm_source=me

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革新AI工作流程：实施Agentic Rag系统以增强检索和推理的5个关键策略

革新AI工作流程：实施Agentic Rag系统以增强检索和推理的5个关键策略

Agentic RAG 系统 - 集成检索、推理和行动以实现更智能的 AI 通过将检索增强生成 (RAG) 技术与基于代理的系统相结合，Agentic RAG 能够实现高级功能，如动态任务执行、决策和多步骤工作流程。传统的 RAG 系统主要侧重于检索上下文相关的的信息并生成响应，但它们通常缺乏执行操作或对复杂、面向目标的任务进行推理的能力。 本文介绍了 Agentic RAG，这是

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使用自主生成AI代理简化电子邮件处理：高效自动化业务操作的5个步骤

使用自主生成AI代理简化电子邮件处理：高效自动化业务操作的5个步骤

问题陈述 最近，我与几位客户进行了交流，他们计划实施 Agentic Mesh（是的，您先听说了）来自动化业务流程。几个月前，我写过关于 agentic mesh 的文章，我越来越看到一个业务流程由一组代理协同工作来实现一个单一的连贯的业务目标。 那么，回到这次讨论。我与几位客户进行了交谈——一些来自金融行业，一些来自零售业等等，但他们似乎都有一个共同的接收流程——电子邮件。 他们的

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提升智能ai：如何通过reasoning Augmented Generation修复rag的缺陷

提升智能ai：如何通过reasoning Augmented Generation修复rag的缺陷

推理增强生成工作流程 检索增强生成（RAG）承诺了更智能的人工智能，但其缺陷让我们止步不前。这就是推理增强生成（ReAG）是我们所需升级的原因。 ❌ 传统 RAG 的问题 传统 RAG 系统就像记忆力差的图书管理员：语义搜索不够智能 🤖：它们根据表面相似性检索文档（例如，将“空气污染”与“汽车排放”匹配），但错过了上下文相关的内容（例如，一项标题

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提升开发效率：langgraph Multi-agent Supervisor的模块化与可扩展性解析

提升开发效率：langgraph Multi-agent Supervisor的模块化与可扩展性解析

LangGraph 多代理监督器通过模块化、可扩展和结构化的代理编排简化了 AI 驱动的开发。了解它的好处和实施。使用模块化、可扩展和结构化的编排进行开发。 介绍 在软件开发不断发展的环境中，智能系统正在成为游戏规则的改变者，能够实现自动化、提高效率和简化工作流程。 其中一个突破性框架是 LangGraph Multi-Agent Supervisor，它提供

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Chatgpt 的意外对话：探索小艾在没有提示的情况下发起对话的意义

Chatgpt 的意外对话：探索小艾在没有提示的情况下发起对话的意义

ChatGPT及其令人毛骨悚然的惊喜对话我所有的文章都是免费的，供大家阅读。如果您不是付费的Medium会员，请点击这里访问本文。

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人工智能代理框架比较：评估 Dspy 与 Langgraph Autogen 和 Crewai 的最佳性能

人工智能代理框架比较：评估 Dspy 与 Langgraph Autogen 和 Crewai 的最佳性能

上周，我们在 Devon 进行了一项关于基于 AI Agents 的应用的 POC。首先要决定使用什么和不使用什么，因为我们有很多选择。我们的客户希望避免使用 Langraph。在研究过程中，我发现了 DSPy。AI agents 的兴起改变了开发者构建智能系统的方式，使得从自主客服机器人到自适应教育工

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构建智能系统：使用autogen在azure Functions上部署多代理ai应用的完整指南

构建智能系统：使用autogen在azure Functions上部署多代理ai应用的完整指南

Image Source: unspalsh.com 本教程的配套代码是: 这里 无服务器计算和先进的人工智能应用程序，结合强大的框架与云原生解决方案，是构建可扩展智能系统的关键。在这篇文章中，我们将探讨如何在 Azure Function App 上运行 Autogen

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开启未来：技术领导者推动创新和效率的 7 个 Ai 代理成熟应用案例

开启未来：技术领导者推动创新和效率的 7 个 Ai 代理成熟应用案例

85%的技术领导者正在探索AI Agents以自动化工作流程并解锁新的收入来源。您准备好利用这一变革性技术了吗？发现经过验证的用例和可行的策略，以实施AI Agents并确保您的竞争未来。了解AI Agents如何在2025年彻底改变各行业。探索现实世界的用例、可行的策略和投资回报洞察，以实施AI Agents并获得竞争优势。 设定舞台 在当今竞争激烈的环境中，企业面临着不断的压

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释放研究潜能：利用开放式深度研究作为免费 Ai 研究助手的 5 个步骤

释放研究潜能：利用开放式深度研究作为免费 Ai 研究助手的 5 个步骤

人工智能正在迅速改变我们进行研究、分析数据和生成洞察的方式。OpenAI 的 Deep Research AI Agent，定价为 $200，在 AI 驱动的研究社区中引起了轰动。然而，对于那些更喜欢开源解决方案的人来说，Open Deep-Research 成为一个引人注目的替代选择。它提供强大的研究能力，而无需高昂的成本，使得 AI 驱动的研究对每个人都变得可及。 在本指南中，我们

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探索gpt-4.5：openai最新聊天模型的五大创新与应用潜力

探索gpt-4.5：openai最新聊天模型的五大创新与应用潜力

OpenAI刚刚发布了GPT-4.5，这是其旗舰大型语言模型的新版本。该公司声称这是其迄今为止最强大、最优秀的全方位聊天模型。“这对我们来说真的是一个进步，”OpenAI的研究科学家Mia Glaese说。 自从发布所谓的推理模型o1和o3以来，OpenAI一直在推动两个产品线。GPT-4.5

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