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Autonomous systems

使用 Autogen 0.4 构建我自己的概念验证代理

使用 Autogen 0.4 构建我自己的概念验证代理

Autogen 0.4 — 使用代理创建和执行 Python 代码 我的目标是看看我是否可以让代理团队完成我的一些工作，并且我可以将工作委托给代理。目前这只是一个实验。需要更多的工作来创建一个可在生产规模使用的稳定版本。 概述创建一个由代理执行各种任务的协调 首先创建一个可以由代理执行的 Python 脚本 然后执行脚本并存储输出 基于之前的输出创建预测

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构建面向人类的代理系统：超级智能的心理学和社会学

构建面向人类的代理系统：超级智能的心理学和社会学

Soundcloud 播客 执行摘要“权力在于将人类的思想撕成碎片，然后按照你自己选择的新形状将它们重新组合。”

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我如何为制药业打造更智能的人工智能工具：从生成式人工智能到代理式人工智能

我如何为制药业打造更智能的人工智能工具：从生成式人工智能到代理式人工智能

当我首次开始为制药行业开发AI工具时，我的想法很简单：解决现实中的日常挑战。我花了多年时间观察合规团队在文书工作中挣扎，医学写作人员努力向患者传达复杂信息，以及无数人在医疗旅程中迷失。生成式AI似乎是答案——在许多方面，它确实是。但随着我们看到这些工具的部署，我开始意识到它们的局限性。它们确实强大，但却是被动的——总是等待下一个命令，下一个提示。这个认识促使我探索自主AI

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人工智能代理、代理人工智能和自主人工智能：它们一样吗？

人工智能代理、代理人工智能和自主人工智能：它们一样吗？

几周前，我在Medium上发布了一篇题为“AI代理与代理性AI：有什么区别，为什么重要？”的文章，没想到引起了比我预期更大的反响。 这篇文章获得了超过17,000次的

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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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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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模块化人工智能中的代理协调：设计不断发展的系统

模块化人工智能中的代理协调：设计不断发展的系统

虽然头条新闻聚焦于越来越大的语言模型和计算突破，但一种更为安静的演变正在塑造我们构建 AI 系统的方式。 这一转变并非关于规模——而是关于交响乐。 传统的单体 AI 架构，尽管无疑强大，但正面临实际限制。这些 AI 系统旨在在单一模型中处理多样化任务，但在面对真实企业环境的复杂性时，往往会出现问题。随着组织在多个领域和工作流程中部署 AI，单体系统的挑战变得显而易见：僵化的架构抵制修

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惊人进化！用Gemini 2.0与LangGraph构建您的多工具自主代理！

惊人进化！用Gemini 2.0与LangGraph构建您的多工具自主代理！

一个实用的教程，包含完整代码示例，用于构建和运行多工具代理 大型语言模型（LLMs）非常出色——它们可以记忆大量信息，回答常识性问题，编写代码，生成故事，甚至修正你的语法。然而，它们并非没有局限性。它们会幻觉，知识截止日期可能从几个月到几年不等，并且仅限于生成文本，无法与现实世界互动。这限制了它们的实用性，尤其是在需要实时数据、来源引用或超出文本生成功能的任务中。这

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解锁高效工作流！12款智能代理工具助你突破瓶颈！

解锁高效工作流！12款智能代理工具助你突破瓶颈！

发现如何选择合适的工具来自动化工作流程 披露：我使用 GPT 搜索来收集事实。整篇文章由我撰写。 感谢您与我一起参与这段旅程，我希望在未来的岁月里继续为您提供价值！通过支持我来提供建议。 介绍 在当今快速发展的数字环境中，代理工作流程已成为软件开发人员和寻求效率与可扩展性的企业不可或缺的工具。从自动化日常任务到支持复杂决策，智能工作流工具使团队能够专注于创新而非基础设施。

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AI智能代理：如何让团队合作更高效？探索多智能体系统的奇妙之旅！

AI智能代理：如何让团队合作更高效？探索多智能体系统的奇妙之旅！

注意：本文适用于正在构建数字产品的产品经理、产品设计师和工程师，特别是在AI领域，目标是构建多AI代理系统，以优化产品和业务的价值，同时通过AI对话解决复杂的用户问题。 当你查看界面时，构建AI对话似乎很简单，包括AI与用户之间的双向互动，以及供用户提问的输入占位符。但在这背后，对于产品开发团队来说，这是一个巨大的挑战。发现用户期望、改进并不断迭代，以便每天更清晰地提供价值，需要许多步

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颠覆想象！揭秘7维代理AI价值的强大潜力！

颠覆想象！揭秘7维代理AI价值的强大潜力！

推动现实世界影响的整体架构“想象一下，一个能够感知其环境、创造性地制定解决方案、协调多步骤工作流并不断学习的 AI——无需持续的人类微观管理。”欢迎来到代理型生成 AI的世界，在这里，系统可以自主感知、推理、行动、适应和解释它们的决策。 在这篇文章中，我将介绍一个高级概念架构，将这些能力提炼为7 个核心 AI 维度。把它想象成一个**全局指南

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利用 Pydantic AI 实现智能自主研究代理

利用 Pydantic AI 实现智能自主研究代理

在技术进步的步伐要求不断学习和适应的时代，拥有一个智能助手来承担研究的重担不仅仅是一种奢侈——它正逐渐成为一种必需品。独立企业家、研究人员甚至普通学习者常常会被大量的信息所淹没。这就是由人工智能驱动的研究代理发挥作用的地方，它们不仅承诺提高效率，还能深入理解复杂主题。 代理系统的重要性 AI agents 并不新颖；它们的应用遍及客户服务聊天机器人、推荐引擎和个人助手，如 Si

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2025:人工智能代理年--利用 CrewAi 和 Gemini 1.5 构建多代理系统

2025:人工智能代理年--利用 CrewAi 和 Gemini 1.5 构建多代理系统

正如许多专家预测的那样，2025年将成为自主人工智能的年份。这个新兴领域有望通过引入高度自主的系统来重新定义我们与技术的互动，这些系统能够在最小的人类干预下做出决策并执行复杂任务。受到这一理念的启发，我开始构建一个多智能体系统，该系统不仅执行特定任务，还能根据用户定义的主题创建有意义的内容。 在这篇文章中，我将带您了解我构建的系统、我面临的挑战，以及自主人工智能所蕴含的激动人心的未来。

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关于人工智能船员的博客，写关于人工智能船员的博客 | 作者：Ryan A Ellis | Medium

关于人工智能船员的博客，写关于人工智能船员的博客 | 作者：Ryan A Ellis | Medium

介绍 这篇博客的目的是简要展示我使用 crewAI 框架构建的内容以及使其工作的组件。我想测试一下我从 DeepLearning.AI 的短期课程 Multi AI Agent Systems with crewAI 中学到的知识

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掌握 CrewAI：利用多代理系统实现内容创作和营销工作流程自动化的综合指南 | 作者：Kshitij Kutumbe | Medium

掌握 CrewAI：利用多代理系统实现内容创作和营销工作流程自动化的综合指南 | 作者：Kshitij Kutumbe | Medium

CrewAI 是一个先进的框架，旨在以协调和高效的方式编排自主智能体。通过利用基于角色的智能体、任务和工具，CrewAI 使开发人员能够在内容创作、研究、客户服务等多个领域自动化复杂的工作流程。 完整代码链接： [https://github.com/kshitijkutumbe/Marketing\-AI\-Agent](https://github.com/kshitijkutu

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OpenAI的Swarm（第一部分）：简短的参考实现

OpenAI的Swarm（第一部分）：简短的参考实现

一个简短的代码参考，用于构建。 字数：1350 | 预计阅读时间：8分钟 目录简介：多智能体系统的挑战 OpenAI的群体框架概述 [环境设置](https://

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什么是人工智能代理？构建自己的人工智能代理的分步指南。

什么是人工智能代理？构建自己的人工智能代理的分步指南。

下一个大趋势？ Gartner认为AI代理是未来。OpenAI、Nvidia和Microsoft对此寄予厚望——包括Salesforce等公司，它们在AI领域迄今为止表现得相对低调。 毫无疑问，这一事物现在正在迅速发展。 ![](https://wsrv.nl/?url=https://cdn-images-1.readmedium.com/v2/resize:fit:800/1

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2025年投资风口揭秘：AI代理的颠覆性未来！

2025年投资风口揭秘：AI代理的颠覆性未来！

2025年前值得关注的顶尖AI代理 时不时地，技术突破会改变游戏规则。目前，这一突破是AI代理。 这些自主工具正在悄然改变各个行业，包括金融，并且它们准备在即将到来的牛市中占据主导地位。 如果你还在思考什么是AI代理，不用担心——我来为你解答。 让我们探索这一新兴趋势、关键参与者，以及你如何能够为这波浪潮做好准备。 *我将提到的项目链接也可在文中找到。 AI

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2025 年加密货币收益率将达到 40 倍的 4 种最佳人工智能替代币

2025 年加密货币收益率将达到 40 倍的 4 种最佳人工智能替代币

人工智能 在 AIXBT 和 CGPT 之后，我的新列表等待下一次运行 谈到加密货币的巨大潜力，实际上，作为下一个 40 倍的领先候选者，AI 代理是最好的领域之一。因为聊天机器人遵循人类构建的脚本，并且它会遵循这个脚本，不会偏离，而另一方面，AI 代理则更加自主。 人类设定目标，AI 代理决定达到该目标的最佳方式或路径。正如你可能已经注意到的，这些 AI 代理已经在各

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颠覆AI代理！如何借助Browser Use 实现网络互动的全新突破

颠覆AI代理！如何借助Browser Use 实现网络互动的全新突破

赋能AI代理无缝导航和与网站互动 🖥️🔗🤝在快速发展的人工智能领域，使AI代理能够像人类一样与网络互动是一项重要的进展。 Browser Use 是一个旨在促进这种互动的Python库，使AI代理能够自主导航网站、提取信息和执行任务。 浏览器使用的关键特性 🌟🔧📋视觉和HTML提取：使AI代理能够解释和提取网页中的信息，包括视觉内容和

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构建基于多代理的 自动递归--计划、执行、再计划流程

构建基于多代理的 自动递归--计划、执行、再计划流程

本博客包含以下三个部分：问题陈述 解决方案方法 结论与参考文献问题陈述 计划、执行与重新计划过程在智能体解决方案的领域并不新鲜。自去年以来，我们一直在实施这些基于智能体的计划-执行-重新计划过程。 因此，当我的一位同事讨论实施这些过程的挑战时，我感到很有趣，因为我认为这是一个讨论得很充分的问题。 但是在与他交谈时，我理解了他计划要做的场景的性质和复杂性，我认

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人工智能代理框架终极指南：CrewAI vs LangGraph vs PhiData vs Relevance AI

人工智能代理框架终极指南：CrewAI vs LangGraph vs PhiData vs Relevance AI

AI代理开发的领域正在快速演变，多个框架相继出现，帮助开发者和企业构建复杂的AI解决方案。在本综合指南中，我们将深入探讨四个领先的框架：CrewAI、LangGraph、PhiData和Relevance AI。无论你是开发者、企业领导还是AI爱好者，了解这些框架的优势和差异对于做出明智的决策至关重要。 AI代理框架的兴起 随着AI不断改变我们的工作方式，构建和部署AI代理的

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构建 Agentic RAG（检索-增强生成）管道的实践演示

构建 Agentic RAG（检索-增强生成）管道的实践演示

插图展示了自主代理如何参与 RAG 系统，以检索最相关的信息片段。 什么是Agentic RAG？ 我们都知道什么是检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）。但让我们快速回顾一下。检索增强生成是一种强大且流行的管道，通过从大型语言模型中增强响应来提升其表现。它通过将从向量数据库中检索到的相关数据作为上下文添加到提示中，并将其发送给LLM进

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如何利用实时事件处理打造主动式代理

如何利用实时事件处理打造主动式代理

发现如何将流媒体数据库与大型语言模型结合起来，创建在您甚至未询问之前就能采取行动的智能代理。 由大型语言模型（LLMs）驱动的问答代理，如ChatGPT，已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分，帮助我们解决各种问题——无论是编写代码、撰写论文还是回复电子邮件。但是，所有这些“神奇”的能力都有一个关键要求：我们必须向LLM提供高质量、精确描述的问题。 那么，是否有可能创建一个能

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代理人工智能及其设计模式简介

代理人工智能及其设计模式简介

人工智能已经从基于规则的系统发展到能够做出决策并适应复杂环境的复杂自主代理。这个演变中的一个关键概念是 Agentic AI，这是一个专注于创建能够独立感知、推理和行动以实现特定目标的系统的领域。在本文中，我们将探讨 Agentic AI 的含义，深入其基础设计原则，并揭示推动其有效性的 Agentic Design Patterns。 什么是代理人工智能？ 在其核

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我对 2025 年人工智能的五大预测

我对 2025 年人工智能的五大预测

以及一些非预测 正确预测未来是具有挑战性的。 问一下——以一个广为人知的流行文化偶像为例——汉娜和巴贝拉，杰森一家（The Jetsons）的创作者，他们想象了一个有飞行汽车和机器人女佣的未来，但没有想到互联网或智能手机会出现在我们的未来。 特别是在AI领域，许多失败的过于乐观的预测也导致了失望，最终出现了所谓的“AI寒冬”，即AI资金枯竭的时期。整个领域从公众视野中退回到不为人知的研

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人工智能代理的 5 个等级

人工智能代理的 5 个等级

自主 AI 代理是能够独立执行一系列复杂任务以实现目标的 AI 系统。 AI 代理、自主代理、代理应用程序或我所称的代理 X 这些术语是可以互换使用的。 一些背景 我喜欢敏捷在组织中崛起的例子，其中项目经理演变为Scrum Master，适应迭代开发周期。 同样，Conversational AI 也经历了转变，从基本的 **chatbot framew

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使用 crewAI 构建多代理 LLM 系统：分步指南

使用 crewAI 构建多代理 LLM 系统：分步指南

多智能体简介使用 crewAI 的多智能体系统正在改变我们处理复杂决策的方式。通过整合多个人工智能智能体，这些系统实现了自主决策，正在革新医疗、金融和交通等行业。在本博客中，我们将深入探讨多智能体系统的世界，探索其应用、优势以及 crewAI 在这一创新技术中的角色。什么是多智能体系统？多智能体系统（MAS）由多个自主智能体组成，这些智能体相互作用

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解开复杂的人工智能任务：使用 Gemini 2.0、LangGraph 和 Grounded Responses 的多步骤代理

解开复杂的人工智能任务：使用 Gemini 2.0、LangGraph 和 Grounded Responses 的多步骤代理

如何构建不仅理解复杂请求而且能够执行必要步骤以满足这些请求的 AI？ 本文探讨了一种强大的解决方案：由 Gemini 2.0 和 LangGraph 框架驱动的多步骤 AI 代理。这些代理协调复杂的工作流程，并通过基于实际数据的响应增强其推理能力，从 Google 搜索、BigQuery 和第三方 API 获取真实世界的数据。 今日的挑战 第一个重大突破是 LLM。想象一下一

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人工智能代理如何帮助简化工作流程自动化？

人工智能代理如何帮助简化工作流程自动化？

在当今快速变化的商业环境中，组织必须高效运作以保持竞争力。实现这种效率的一个关键是自动化。然而，自动化已经超越了简单的任务调度和数据输入，特别是在AI代理进入自动化领域之后。这些智能系统不仅增强了传统的自动化过程，还彻底改变了企业对工作流程管理的方式。 在这篇博客中，我们将探讨AI代理如何简化工作流程自动化，它们为何成为游戏规则的改变者，以及企业如何利用它们推动创新和提高运营效率。

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从知识到行动：为什么特定领域的法律硕士需要代理人工智能？

从知识到行动：为什么特定领域的法律硕士需要代理人工智能？

在人工智能不断发展的领域中，有两股强大的力量正在塑造未来：领域特定的大型语言模型 (LLMs) 和 自主 AI。虽然它们各自带来了显著的能力，但当它们协同工作时，其真正潜力得以释放。这种协同作用将 AI 从一个被动的知识库转变为一个能够做出明智决策和采取自主行动的积极问题解决者。 在本文中，我们将探讨为什么单靠领域特定的 LLM 是不够的，并探讨将其与自主 AI 结合如

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什么是人工智能代理？从虚拟助理到智能决策者

什么是人工智能代理？从虚拟助理到智能决策者

从零开始理解AI代理的指南 最近，从基于LLM的聊天机器人转向该领域现在定义为代理系统或代理AI的变化可以用一句老话来总结：“少说多做。” 跟上技术进步可能令人畏惧，尤其是当你已经有一个现有的业务时。更不用说技术进步的速度和复杂性可能会让你感觉像是开学的第一天。 本文提供了基于其组件和特征的AI代理概述。引言部分涵盖了构成“AI代理”一词的组件，以创建一个直观的定义。在建立

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代理人工智能：从零开始构建自主系统

代理人工智能：从零开始构建自主系统

在生成式人工智能时代创建多智能体框架的逐步指南 本文由Rafael Guedes共同撰写。 介绍 生成式人工智能的崛起是数字时代的新平台转变。它解决了从大型企业的自动化到各种类型的研发和创意等问题。预计到2024年，全球市场将超过650亿美元，86%的IT领导者预计将发生重大组织变革[1]。到目前为止，最大的收益来自于聊天机器人（更为通用且广泛的应用案例）、代码助

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CrewAI：由人工智能代理组成的个人军队，为您协同工作

CrewAI：由人工智能代理组成的个人军队，为您协同工作

CrewAI框架是什么？ AI协作的力量有太多值得提供的。CrewAI旨在使AI代理能够承担角色、共享目标，并以一个紧密合作的单位运作——就像一支运转良好的团队。无论您是在构建智能助手平台、自动化客户服务团队，还是多代理研究团队，CrewAI都为复杂的多代理交互提供了基础。 换句话说，CrewAI是一个代理框架，允许我们创建代理来帮助我们解决简单（优化）或复杂的任务（例如开发

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如何使用 CrewAI 从任务和流程的角度思考问题

如何使用 CrewAI 从任务和流程的角度思考问题

自动化使用 CrewAI 中的代理、任务和工具需要了解的事项 技术研究： 我们在机器上有一些例行任务。我是新技术的热心学习者。这意味着 YouTube 是我收集技术主题视频的最爱去处，并以 2 倍速观看。 [(YT 链接收集的代码在这里)](https://github.com/insightbuilder/codeai_fusion/blob/main/crews_fl

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利用 LangGraph 和代理优化工作流程效率：关键功能、用例和集成...

利用 LangGraph 和代理优化工作流程效率：关键功能、用例和集成...

在生成式 AI 和大型语言模型（LLMs）的背景下，agents 和 LangGraph 是增强 LLM 功能的工具和框架，使它们能够以更灵活和结构化的方式执行任务、做出决策或与复杂工作流程进行交互。以下是每个概念的详细说明及其应用示例。 什么是 LLM 中的代理？ 代理是与 LLM 一起工作的自主程序或组件，能够根据提示和用户输入执行任务、做出决策或与环境互动

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构建人工智能代理，实现企业级软件开发自动化：实用视角

构建人工智能代理，实现企业级软件开发自动化：实用视角

Randy Zhang 和 Shamin Aggarwal Agentic AI 是一款基于大型语言模型（LLMs）的软件应用，通过模拟类人推理和决策来自动化任务。它在自动化小型和简单脚本的软件开发方面显示出了显著的能力 [1]。AI 代理能否用于自动化企业级软件开发？在大型复杂的软件开发环境中，我们会遇到什么样的挑战？ 企业级软件项目通常是旨在满足复杂业务需求的大规模软件开发计划。这

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揭开人工智能代理框架概念的神秘面纱

揭开人工智能代理框架概念的神秘面纱

在生成性人工智能领域，这一年可谓风起云涌。随着OpenAI、Google和Apple等公司继续争相构建更复杂的大型语言模型，我们看到了一种新的**“代理人工智能”**范式的兴起，期望解锁人工智能系统的自主决策功能。 代理人工智能是指能够独立操作的系统，能够根据上下文和推理进行适应和战略规划，而无需直接的人类监督。这些框架为创建这样的人工智能代理提供了基础。与依赖人类指导和干预的

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微软 Magentic-One 代理框架介绍

微软 Magentic-One 代理框架介绍

一个可以执行复杂任务的多智能体系统 大约一周前，微软发布了一种名为 Magentic-One 的新智能体系统，旨在“解决复杂任务”，这似乎完全没有引起注意。在最近关于Anthropic计算机使用能力的热议中，微软似乎希望重新确立其在这一领域的信誉。 在本文中，我们将介绍Magentic-One，解释其能力，并讨论如何使用它来完成有用的工作。 根据微软自己的公告（文章

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Magentic-One：执行复杂任务的通用多代理系统的崛起

Magentic-One：执行复杂任务的通用多代理系统的崛起

本期内容：Magentic-One 的革命性是什么？ 协调者在任务解决中的角色 多代理系统的优势和局限性 对未来自主协作的影响👋 介绍 在历史的很大一部分时间里，人类的创造力依赖于合作。从建设城市到进行复杂的科学研究，我们的物种在专业化团队合作中蓬勃发展。今天，人工智能正进入这一领域，不再是作为解决孤立问题的个体代理，而是作为能

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Magnetic-One 如何重新定义多代理人工智能系统

Magnetic-One 如何重新定义多代理人工智能系统

如果你像我一样，总是对 AI 的发展充满好奇，你会知道我们已经到了一个单一模型无法解决高度复杂任务的阶段。引入 Magnetic-One，微软研究院的多智能体 AI 系统，最近引起了广泛关注。我花了一些时间来探索它，相信我，这不仅仅是另一个流行词——它确实有真正的潜力。 以下是我对 Magnetic-One 突出的看法，它如何与我的问题解决方法相一致，以及最重要的，你如何让

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MLOps → LLMOps → AgentOps：操作人工智能系统的未来

MLOps → LLMOps → AgentOps：操作人工智能系统的未来

引言 随着AI技术的快速发展，组织需要可扩展的框架来应对部署机器学习模型、大型语言模型（LLMs）和自主代理日益增长的复杂性。最初的MLOps（机器学习操作）旨在支持传统的ML模型，现已演变为处理语言模型的LLMOps和针对自主代理的AgentOps。这些操作阶段各自解决独特的技术需求、商业机会和实施挑战。本文提供了MLOps、LLMOps和AgentOps的全面指南，涵盖其技术组

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克劳德 3.5 的计算机使用功能：改变工业自动化的游戏规则

克劳德 3.5 的计算机使用功能：改变工业自动化的游戏规则

在不断发展的人工智能领域，Anthropic 的 Claude 3.5 已成为一个强大的参与者，拥有一个引起各行业关注的功能：像人类一样使用计算机。这不仅仅是人工智能的另一个渐进式改进；这是一个重大变革，承诺将重塑企业在数字时代的运营方式。 AI驱动的计算机交互的曙光 让我们直截了当：Claude 3.5的计算机使用能力并不是普通的AI技巧。我们谈论的是一种能够浏览用户界面、操纵

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用于人类运动对话的多模态人工智能

用于人类运动对话的多模态人工智能

撰写者：Christian Safka 和 Keyu Chen 在本次探索中，我们将探讨多模态模型如何改变对话人工智能代理的游戏规则，以及如何利用感知、记忆、行为建模和

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最适合老年人的对话式人工智能虚拟医疗助理

最适合老年人的对话式人工智能虚拟医疗助理

随着年龄的增长，照顾我们的健康变得更加困难，对于独居的老年人来说，这种情况更为严重。虽然对于许多老年美国人来说，管理药物、就医和整体健康成为了一项挑战。但是，如果你有一个伴侣——一个能帮助你按时吃药、在你感到孤独时给你打电话，甚至询问你近况的人，你会怎么想呢？这就是虚拟健康护理助手的魅力，它们正在为老年人的医疗保健带来革命性的变化。 像 [MiiHealth.ai](https:/

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焦点正从人工智能代理转向人工智能代理工具的使用

焦点正从人工智能代理转向人工智能代理工具的使用

关于AI代理的关注点正在从单纯开发自主AI代理转向增强可供它们使用的工具，这直接影响到它们的能力和灵活性。 AI代理的功能和范围在很大程度上依赖于工具的访问，工具以自然语言描述，并通过代理的内部推理激活。 桌面和其他用户特定环境提供了代理有效执行任务所需的丰富上下文，使它们成为理想的操作空间。 ✨✨ 在 LinkedIn 上关注我 ✨✨ 介绍 随着模型成为实用工

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利用 CrewAI 构建自主多代理系统

利用 CrewAI 构建自主多代理系统

什么是多智能体自主系统以及如何使用CrewAI和LangChain构建一个？ 动机 实际上，我们对这些概念并不陌生；我们从电影中了解到它们。一个人指挥他们的AI，而AI通过使用各种工具来执行这些命令。这就是我们今天在AI系统崛起的道路上所走的方向。时代正在逐渐变化。在过去，人们无法独自完成一项任务，需要一个团队。没有团队，他们要么在一段时间后精疲力竭，要么达到能力的极限。最

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智能代理：Langchain、CrewAI 和 AutoGen 比较

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1. AI代理框架概述 在人工智能快速发展的领域，选择合适的框架是每个数据科学家和开发者必须做出的关键决策。AI代理生态系统正在迅速演变，提供越来越复杂的解决方案来自动化和优化复杂的流程。 智能代理革命带来了几种框架，每种框架都有其独特的特点。Langchain、CrewAI、AutoGen和Swarm在这个场景中脱颖而出，各自提供了管理和协调AI代理的独特方法。 本次基准

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Atomic Agents 1.0 简介：构建 Agentic AI 的模块化框架

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想象一下，构建 AI 应用程序就像组装乐高积木一样轻松。这就是 Atomic Agents 的理念，一个基于 Atomic Design 原则的模块化框架，用于构建 AI 代理。随着 1.0 版本 的发布，Atomic Agents 引入了一个强大的 CLI，称为 **Ato

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认识 Ministral 3B 和 8B：边缘 AI 游戏规则改变者

认识 Ministral 3B 和 8B：边缘 AI 游戏规则改变者

Mistral AI在边缘AI和设备计算的新前沿 在快速发展的AI领域，边缘计算变得越来越重要，适用于那些需要低延迟、以隐私为首的高效推理的应用，而不依赖于基于云的基础设施。 Mistral AI最新推出的Ministral模型家族，标志着AI领域的一次突破性进展。 为庆祝其开创性的*

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Mistral AI 发布革命性边缘模型 Ministral 3B 和 8B：卓越性能和隐私

Mistral AI 发布革命性边缘模型 Ministral 3B 和 8B：卓越性能和隐私

最近，Mistral AI 推出了两个新的边缘模型——Ministral 3B 和 Ministral 8B，这引起了科技界的广泛关注。这些模型不仅在性能上表现出色，还在隐私保护方面提供了独特的优势。 卓越性能，隐私优先 Ministral 3B 和 8B 专为设备内计算而设计，能够处理长度达 128k 的文本信息。特别是，Ministral 8B 采用了创新的滑动窗口注意力机

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在软件应用程序中使用 AutoGen 的实用指南

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更新：虽然这篇文章是在四个月前写的，但 AutoGen 自那时以来变化很大。对于我代码示例中可能过时的内容，我深感歉意。 如果您想了解 AutoGen，可以查看 文档、Colab 笔记本 和 [博客

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