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Blog Posts

为人工智能代理提供个性化用户体验

为人工智能代理提供个性化用户体验

基于用户角色的AI代理微调以满足企业用例 1. 引言 关于 ChatGPT（通常指生成式 AI）的讨论，现在已经演变为代理 AI。虽然 ChatGPT 主要是一个可以生成文本响应的聊天机器人，但 AI 代理可以自主执行复杂任务，例如：进行销售、规划旅行、预订航班、预定承包商进行家庭工作、点披萨。下图 1 说明了代理 AI 系统的演变。 比尔·盖茨最近[设想](htt

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探索 GitHub Copilot 工作区：改变开发游戏规则的早期见解

探索 GitHub Copilot 工作区：改变开发游戏规则的早期见解

(免责声明：本文撰写于 GitHub Copilot Workspace 成为主流之前。发布时，Copilot Workspace 处于技术预览阶段，已上线大约三周。) 当 GitHub 在 2024 年 10 月的 GitHub Universe 事件中宣布 “GitHub Copilot Workspace” 时，我不禁将其视为改善 IDE 中开发者体验的下一步

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揭开生成式人工智能代理的神秘面纱

揭开生成式人工智能代理的神秘面纱

从单一交互到复杂的多代理系统概述 在生成式人工智能代理的热潮中迷失了吗？你并不孤单。这篇文章穿透噪音，提供了对代理的清晰定义及其工作原理。我们分解了关键组件，包括“工具”的重要角色，并提供了从单次交互到复杂的多代理系统的构建和部署的实用见解。我们还探讨了多代理架构如何在企业环境中实施，并与微服务进行类比。未来的文章将深入探讨代理与运营（AgentOps）以及如何为企业规模的

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企业就绪的 Java 和 Spring Boot 人工智能代理：综合指南

企业就绪的 Java 和 Spring Boot 人工智能代理：综合指南

最新一波 AI 代理——包括 Auto-GPT、BabyAGI、AgentGPT、Jarvis (HuggingGPT) 以及 LangChain 等框架——展现了在规模化自动化和决策制定方面的巨大潜力。然而，这些解决方案大多以 Python 为中心，使得企业 Java 开发者渴望寻找同样 强大、可扩展 和 实时 能力的代理。本文详细介绍了如何将基

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我请 5 位人工智能预测 2025 年--他们是怎么说的，为什么这么说？

我请 5 位人工智能预测 2025 年--他们是怎么说的，为什么这么说？

我没有预料到这些回应 随着2024年即将结束，我们谁也无法确定明年会带来什么。每次想到新的一年——2025年，我脑海中都会浮现出许多未解的问题：这一年会给人类带来财富和卓越成就吗？……还是会给我们带来挑战？或者两者兼而有之？ 为了大致回答这些问题，我决定询问10个最先进和最流行的AI模型，预测2025年，问同样的问题——“你能提供2025年最准确的预测吗？”以下是***他们所

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开发人员 2025 年人工智能入门路线图

开发人员 2025 年人工智能入门路线图

在我上一篇文章中，我写了关于初学者学习 AI 的路径，试图揭开其工具和日常任务应用的神秘面纱。 这次，我们将大幅度转向。 想象一下，完全独立构建、部署甚至货币化 SaaS 应用程序，但你不知道从哪里开始。本文主要面向寻找指南或课程的初级开发者，将介绍一些关键概念、工具和策略，帮助你入门。 和往常一样，我将文章组织成几个大类别和主题，这些内容并不需要按顺序阅读，所以如果你已经熟悉某些

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10 个强大的 Perplexity AI 提示，让您的营销任务自动化

10 个强大的 Perplexity AI 提示，让您的营销任务自动化

在当今快速变化的数字世界中，营销人员总是在寻找更智能的方法来简化他们的工作。想象一下，有一个个人助理可以为您创建受众档案，建议营销策略，甚至为您撰写广告文案。这听起来像是一个梦想？ 多亏了像 Perplexity 这样的 AI 工具，这个梦想现在成为现实。通过正确的提示，您可以将 AI 转变为您的 个人营销助理。在本文中，我将分享 10 个强大的提示，帮助您自动

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利用 Docling、Ollama、Phi-4 | ExtractThinker 构建企业内部文档智能堆栈

利用 Docling、Ollama、Phi-4 | ExtractThinker 构建企业内部文档智能堆栈

在这个大型语言模型（LLM）的新时代，银行和金融机构在某种程度上处于劣势，因为前沿模型由于其硬件要求几乎无法在本地使用。然而，银行数据的敏感性带来了显著的隐私问题，尤其是当这些模型仅作为云服务提供时。为了解决这些挑战，组织可以转向**本地或小型语言模型（SLM）**设置，以将数据保留在内部，避免敏感信息的潜在泄露。这种方法使您能够利用先进的LLM（本地或通过最少的外部调用），同时

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Sky-T1-32B-预览：开源 LLM 性能优于 OpenAI-o1

Sky-T1-32B-预览：开源 LLM 性能优于 OpenAI-o1

UC Berkeley的Sky-T1–32B-预览详情 所以，首个大型生成性AI发布来了，UC Berkeley开源的LLM Sky-T1–32B在数学和编码基准测试中超越了OpenAI的o1。 什么是 Sky-T1–32B-Preview？ 它是一个 32-亿-参数推理模型，旨在在数学推理和编码任务中表现出色。 关键特性 1\

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LangGraph：调用代理的工具

LangGraph：调用代理的工具

本文假设读者对 LangGraph / 多代理设计有基本的了解。在此基础上，让我们尝试理解实现工具调用代理的基本原理。 对生成式 AI 感兴趣的人应该对函数调用/工具调用等概念有所了解。这个概念非常简单，模型可以借助一个或多个工具根据用户的提示生成推理。工具就是作为催化剂的函数，帮助模型提供所需的信息以便进行更好的推理。此外，工具可以是内置工具或自定义定义的工具。 在我寻找实现多代理

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Cline v3.1：Cursor 和 Windsurf 的高性价比替代品

Cline v3.1：Cursor 和 Windsurf 的高性价比替代品

如果你在寻找一种可以替代像 Cursor 或 Windsurf 这样的 AI 编码器的工具，因为它们价格昂贵且需要下载软件。 那么在这篇文章中，让我们讨论一些可能解决我们问题的东西。 我说的是…… Cline v3.1 这不仅仅是另一个工具；它是一个改变游戏规则的工具，将 Visual Studio Code (VS Code) 转变为一个完全自主的 AI 编码代理——免费！

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💸 利用人工智能每分钟赚 5 美元：懒人轻松赚钱指南 💻

💸 利用人工智能每分钟赚 5 美元：懒人轻松赚钱指南 💻

轻松收入：AI如何让“悠闲”一代的生活更轻松 🦥 辛苦工作的时代已经过去。如今，懒人（没错，你没听错）正在利用数字革命赚取收益。如果你曾梦想在不费吹灰之力的情况下赚钱，人工智能（AI）就是你的黄金票据。 不需要华丽的学位，不需要10小时的工作日，绝对没有压力。只需聪明、简单的步骤，就能将你的沙发变成指挥中心。🛋️✨ 为什么懒惰是新的聪明 🤓 面对现实吧——我们中的

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如何利用交互式画布构建实时双子座 2.0 学习助手

如何利用交互式画布构建实时双子座 2.0 学习助手

Gemini 开发教程 V5 在本教程中，我们将继续使用 Gemini 2.0 及其多模态 Live API 构建迷人的实时聊天应用程序。这次我们将基于绘图画布构建一个具有实时语音和文本交互的学习助手。 您可能已经看过 OpenAI 的旧视频 https://youtu.be/_nSmkyDNulk，演示了 got-4o 如何通过提出引导性问题和提供提示来帮助学生在 Kh

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Smolagents + Web Scraper + DeepSeek V3 Python = 强大的人工智能研究代理

Smolagents + Web Scraper + DeepSeek V3 Python = 强大的人工智能研究代理

在这段视频中，我将快速演示如何使用 Smolagents、Web Scraper 和 DeepSeek V3 创建一个多代理聊天机器人，为您的业务或个人使用提供强大的代理聊天机器人。 如果您关注 AI 社区，您可能已经注意到许多关于 Nvidia 的病毒视频，其中宣布的 AI 代理价值十亿美元，或者您可能听说过 Zark 说我们明年不会招聘中级工程师。 我问自己，这怎么会发生？当我开

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在几分钟内完成数月工作的 100 种人工智能工具

在几分钟内完成数月工作的 100 种人工智能工具

人工智能（AI）的快速发展改变了企业的运作方式，使人们能够在短短几分钟内完成曾经需要几周或几个月的任务。从内容创作到网站设计，AI工具帮助专业人士节省时间，提高生产力，专注于创造力。以下是按功能分类的100个AI工具的全面列表，以及它们在现实世界中的使用实例。 1. 研究工具 研究可能耗时，但人工智能工具使查找、分析和组织数据变得更加容易。**ChatGPT, Cop

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