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Blog Posts

人工智能代理解析：了解它们在现代技术中的演变和实际应用

人工智能代理解析：了解它们在现代技术中的演变和实际应用

关于人工智能代理的观点 从人工智能工程师的角度来看，人工智能代理是软件代码，它从调用者那里收集输入和来自环境的观察，规划要完成的任务，并通过其自身的功能或称为工具的外部代码执行计划中的子任务，并与其他人工智能代理进行通信，同时对许多决策应用逻辑，并将一些信息保存在长期或短期记忆中。 这是一个相当长的定义。 从人工智能架构师的角度来看，人工智能代理是一个具有接收输入、观察、规划

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完整指南：从零开始构建ai代理的7个关键步骤！

完整指南：从零开始构建ai代理的7个关键步骤！

发现人工智能代理，它们的设计和实际应用。介绍 从零开始构建代理（本篇） 人工智能代理框架 人工智能代理的类型 代理设计模式 架构 **_

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无声的思考潜在推理人工智能能否超越基于标记的模型？

无声的思考潜在推理人工智能能否超越基于标记的模型？

人工智能模型和静默推理 所以，听着——人工智能模型现在可以在说出任何一个字之前先 思考。 不，真的。 我读了一篇新论文，它正在改变我们对人工智能推理的理解。 实际上，如果你一直在关注人工智能，你可能听说过思维链 (CoT) 推理。 在这种情况下，模型逐步分解问题并生成中间标记，然后再得出答案。 但是这种新方法呢？ 它让模型在潜在空间中 静默 思考——没有词语，没有

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机器人：你错过的真正人工智能革命？

机器人：你错过的真正人工智能革命？

真正的人工智能革命在于智能机器 虽然每个人仍然专注于人工智能写论文和生成艺术，但真正的革命正在表面之下发生——在机器人技术领域。人工智能驱动的机器已经开始进入工厂、杂货店、仓库、医院和家庭。 使机器人真正智能化是人工智能的下一个主要前沿。这不仅仅是将一个大语言模型交给一个人形或狗形的螺丝和废金属，而是涉及物理、感知、控制和决策，甚至在看不见或不确定的条件下。 运动是人类视为理所当然的

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探索pydantic Ai：提升python数据验证与ai集成的创新框架

探索pydantic Ai：提升python数据验证与ai集成的创新框架

如果我问你 Pydantic 是什么，你可能已经知道它是 Python 的领先数据验证库。如果你不知道这一点或者之前没有听说过 Pydantic，我将在本文末尾留下一个链接，提供关于其功能和用例的良好概述。 你可能会问，为什么一个数据验证库背后的组织会在其最新项目 Pydantic AI 中涉足 AI 领域，这是一个代理 AI 框架。 这是个好问题，但你可能没有意识到，原始的

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Ai Agent 基础设施揭秘：实现真正自主的 4 大支柱！

Ai Agent 基础设施揭秘：实现真正自主的 4 大支柱！

上下文是驱动人工智能代理的数据。 大多数关于人工智能代理和代理系统的描述都集中在代理在其预期用例中，在许多情况下能够自主行动，而无需用户干预。一些代理采用人机协作模型，只有在遇到不确定性时才会与用户互动，但在典型和确定的情况下仍然能够自主行动。 自主性是人工智能代理的主要定义特征，代理需要一些支持能力以便能够独立于用户输入进行操作。在[早期的博客文章](https://www.da

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提升你的开发效率：使用openai Canvas构建高效的react应用程序的5个技巧

提升你的开发效率：使用openai Canvas构建高效的react应用程序的5个技巧

开放AI几周前发布了他们的画布工具的重要更新。如果你不知道画布是什么，或者只模糊地听说过但从未使用过，画布是聊天生成预训练变换器中的一个界面，旨在增强写作和编码项目的协作。与您熟悉的传统基于聊天的交互不同，画布提供了一个并排的工作区，用户可以在接收聊天生成预训练变换器的实时帮助的同时直接编辑文本或代码。这种设置允许用户与模型响应之间进行动态交互，使其成为需要迭代编码、文本编辑和精炼的任务的有

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释放您的本地 Ai 能力：使用 N8n 和 Ollama 建立私人 Deepseek-r1 代理！

释放您的本地 Ai 能力：使用 N8n 和 Ollama 建立私人 Deepseek-r1 代理！

在您的 Windows PC 上使用 n8n、Ollama 和 DeepSeek-R1 运行 AI 代理 AI 正在变得越来越智能，但在本地运行您自己的 AI 代理？这将改变游戏规则：无需云，无需 API——只需完全控制您自己的私有 AI。 使用 n8n、Ollama 和 DeepSeek-R1，您可以自动化工作流、处理数据，并与 AI 聊天——这一切都在您自己的机器上完成

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构建高效文本到sql管道的5个关键步骤：可靠性提升与故障排除指南 Pt.2

构建高效文本到sql管道的5个关键步骤：可靠性提升与故障排除指南 Pt.2

本博客是创建可靠的文本到SQL系统的第二部分。在第一部分中，我展示了如何从零开始构建一个具有重试和反射功能的SQL代理。您不需要查看第一部分就可以跟随这里的内容——我希望即使您使用的是不同的文本到SQL工具，仍然可以学到一些有用的东西。 为什么文本到SQL查询会失败？ 在我开始展示如何迭代改进你的SQL代理之前，了解查询为什么会失败是很重要的。以下是最常见的原因。**无效

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利用本地知识库释放 Deepseek 的力量：终极指南！

利用本地知识库释放 Deepseek 的力量：终极指南！

深度搜索 + 本地知识库的部署 今天，我将分享深度搜索 + 本地知识库的部署。 首先，绘制一个数据流图。 基于樱桃工作室构建 基于本地深度搜索构建个人知识库。使用本地服务并安装嵌入式模型，将文本数据转换为向量表示。 ollama pull bge-m3 pulling manifest pulling daec91ffb5dd... 100% ▕████

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Deepseek-r1 击溃 Openai 的 O1：揭开他们试图隐藏的训练秘密！

Deepseek-r1 击溃 Openai 的 O1：揭开他们试图隐藏的训练秘密！

Image generated with DALL-E 3 在过去十年中，人工智能取得的进展令人难以置信。 这些进展大部分是在2017年谷歌发布其开创性论文“注意力机制是你所需的一切”之后取得的。 正是在那时，其他公司开始研究这篇论文中讨论的思想（[变换器](https://en.wikipedia.org/wik

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Deepseek 推出 Janus-pro：超越 Dall-e 3 和稳定扩散技术、改变游戏规则的 Ai 图像生成器

Deepseek 推出 Janus-pro：超越 Dall-e 3 和稳定扩散技术、改变游戏规则的 Ai 图像生成器

DeepSeek的Janus-Pro模型概述 DeepSeek的R-1模型在过去几天内在全球引起了广泛关注。它是OpenAI的o1模型的一个开源和经济

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Deepseek 编码器部署

Deepseek 编码器部署

驱动 我已经使用 Cursor AI 和 Claude Sonet 一段时间了，这真是一次令人震惊的体验。自从我将人工智能驱动的编码辅助纳入我的工作流程后，我的生产力轻松提高了近 50%。事实上，我发现这些人工智能工具不仅加快了琐碎的编码任务——它们还鼓励我探索可能被忽视的新库和框架。 与此同时，作为一个开源爱好者，总是有一个挥之不去的想法：_“如果我可以使用开源模型实现

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揭开 Deepseek R1 的神秘面纱：架构和培训的分步可视化指南！？

揭开 Deepseek R1 的神秘面纱：架构和培训的分步可视化指南！？

如果你对人工智能感兴趣，你可能听说过 DeepSeek R1。它目前在 LLM 领域中非常流行，表现优于开放和闭源模型。 为了简化一切，我们将使用手绘流程图和简单计算来帮助你从基础上澄清概念。 实际上，我们将在整个博客中使用字符串 What is 2 + 3 * 4? 作为例子，引导你了解 [DeepSeek 技术报告](https://github.com/deepseek-

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深入解析：如何用小型语言模型简单明了地理解transformer架构！

深入解析：如何用小型语言模型简单明了地理解transformer架构！

介绍 在过去的几年里，我阅读了无数关于变换器网络的文章，并观看了许多视频。其中大多数都非常好，但我在理解变换器架构时遇到了困难，而其背后的主要直觉（上下文敏感嵌入）则更容易掌握。在一次演讲中，我尝试了一种不

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