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《如何用CrewAI让NPC活灵活现？惊爆游戏体验的秘密！》

《如何用CrewAI让NPC活灵活现？惊爆游戏体验的秘密！》

大纲使用 CrewAI 过滤对话并允许 NPC 选择任务 CrewAI 代理 游戏代码和数据文件 Github 仓库 结果/结论背景 之前我在我的文章 使用智能体为NPC注入生命 中讨论了我对模拟二维社

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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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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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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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HuggingFace smolagents：迄今为止最好的多代理框架？

HuggingFace smolagents：迄今为止最好的多代理框架？

比较 Autogen、Langraph、CrewAI、Magentic-One 等 正如你在多个地方所读到的，2025 年是 AI Agents 的年份。马克·扎克伯格甚至公开表示，Meta 将会有中高级工程师担任 AI Agents。 从过去几次发布中可以清楚看出，微软现在拥有 3 个多智能体编排框架（AutoGen、Magentic-One、Tiny-Troupe），Op

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释放人工智能的潜能：思维链提示的力量

释放人工智能的潜能：思维链提示的力量

像人类一样思考的AI 你是否曾对ChatGPT能够迅速回应感到惊讶，但又对其回答有时显得肤浅或不完整感到失望？你可能会得到一个完美的事实或快速的解决方案，但你会想知道——它是如何得出这个结论的？ 这就是**思维链提示（CoT）**的用武之地。 想象一下你正在解决一个数学问题。你不会只是喊出一个答案——你会一步一步地进行推理。CoT对AI的工作方式也是如此。它教会像Cha

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打造你的专属AI API！深入浅出Spring Boot与Google Gemini的完美融合！

打造你的专属AI API！深入浅出Spring Boot与Google Gemini的完美融合！

创建一个智能网络服务，利用生成式 AI 的力量回答问题 在本教程中，我们将整合 Spring Boot 和 Spring AI/Gen AI，构建一个利用 Google’s Gemini 生成式 AI 模型的网络服务。我们的目标是创建一个简单的网络服务，能够基于生成式 AI 的能力智能地回答用户问题。借助 Gemini 的强大功能，我们可以利用尖端 AI 提

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用Google Gemini 2.0 API构建RAG！推荐系统的未来在哪里？

用Google Gemini 2.0 API构建RAG！推荐系统的未来在哪里？

LangChain与Vertex AI RAG引擎在亚马逊产品数据上的比较 谷歌在人工智能竞赛中似乎一直处于落后，但在2025年之前发布的Gemini 2.0让人感觉他们终于在某种程度上赶上了。我起初不确定会有什么期待，但在试用后，我对其能力感到由衷的印象深刻。它甚至让我怀疑像ChatGPT、Claude或Llama这样的工具是否仍然必要。**Gemini实时[

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利用 Gemini 2.0 多模态实时 API 构建实时屏幕共享助手

利用 Gemini 2.0 多模态实时 API 构建实时屏幕共享助手

Gemini 开发教程 V3 在 Gemini 2.0 系列的最后几期教程中，我们建立了一个自托管的实时语音和视频聊天机器人的核心功能，并为其添加了功能调用特性，以便它能够调用外部工具和 API。这些都是具有快速响应、人性化互动和增强推理能力的实用应用，得益于 Gemini 2.0 多模态实时 API。 在本教程中，我们将重点关注模型的另一个实用应用，您可能已经在 Googl

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使用开源模型构建医疗聊天机器人：通过人工智能改变医疗保健

使用开源模型构建医疗聊天机器人：通过人工智能改变医疗保健

人工智能正在改变医疗保健，聊天机器人提供快速可靠的医疗信息。随着我对生成式人工智能的了解不断加深，我希望构建一个完全100%开源的医疗聊天机器人。我的目标是让这个医疗机器人能够通过丰富的医学文献回答医疗问题。然而，我面临了一些挑战和突破，稍后将进行讨论。我采取了以下步骤来实现这个项目。 步骤 1：环境和需求设置 首先，我在我的GitHub上创建了一个新的代码库，并将其克隆到我

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微调 Llama-3 LLM 并将其部署为 CloudFlare 上的无服务器 API

微调 Llama-3 LLM 并将其部署为 CloudFlare 上的无服务器 API

两年前，我（像许多数据科学家一样）对构建网站一无所知。 我擅长构建机器学习模型，但完全不知道如何将这些模型实际部署到像 mywebsite.com 这样的域名上。机器学习工程师负责这个，对吧？ 错了！ 如果你想在竞争激烈的就业市场中脱颖而出，拥有公开可见的代码是展示你技能的绝佳方式。 在这篇文章中，我将向你展示我是如何构建一个基于 Llama 3 的聊天机器人，并通过 Cloud

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如何用AI简化Jira管理？揭秘定制AI Jira助手的惊艳新境界！

如何用AI简化Jira管理？揭秘定制AI Jira助手的惊艳新境界！

我如何使用 Google Mesop、Django、LangChain Agents、CO-STAR 和 Chain-of-Thought (CoT) 提示结合 Jira API 更好地自动化 Jira 这个项目的灵感来自于我为内部用户开发的一个网页应用上的 Jira 工单创建工具。我还在系统错误发生时添加了自动创建 Jira 工单的功能。 用户和系统错误通常会创建类似的工

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多代理人工智能高手：用 CrewAI 构建内容写作人工智能系统 | 作者：Kshitij Kutumbe | Medium

多代理人工智能高手：用 CrewAI 构建内容写作人工智能系统 | 作者：Kshitij Kutumbe | Medium

在 AI 和语言模型的领域中，多代理系统涉及多个独立的参与者，每个参与者都由语言模型驱动，以结构化的方式进行协作。在本博客中，我们将深入探讨 Crew.AI，这是一个用于构建多代理应用的前沿框架。Crew.AI 使 AI 代理能够承担角色、共享目标，并协同工作，模拟一个协调良好的团队的动态。 架构 Crew.AI 的架构是模块化的，由多个关键组件组成，这些组件协同工作，创建一个

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OpenAIs Swarm（第二部分）：使用 Ollama 和 Pydantic 的直接、本地优先方法

OpenAIs Swarm（第二部分）：使用 Ollama 和 Pydantic 的直接、本地优先方法

一个简短的代码参考以供构建。 TLDR: 结合Ollama和Swarm框架，呈现了一种以本地为优先的构建智能AI代理的方法。 Ollama可以在本地运行大型语言模型，确保隐私和控制，而Swarm则提供了一个结构化的环境，用于设计和管理AI代理。 我们以第一性原理的编程方法强调简单性和高效性，避免使用带来不必要抽象的复杂框架，从而增加使用的tokens数量，并延迟首次tok

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巧用OpenAI o3和Swarm，打造多元化聊天机器人！你准备好迎接高效智能沟通了吗？

巧用OpenAI o3和Swarm，打造多元化聊天机器人！你准备好迎接高效智能沟通了吗？

在这个故事中，我将为您提供一个超级快速的教程，展示如何使用Swarm、RAG和OpenAI的o3创建一个多智能体聊天机器人，为您的商业或个人使用提供强大的代理聊天功能。 近年来，随着AI技术的发展，多个AI智能体协作完成任务的“多智能体系统”引起了广泛关注。 大型语言模型（LLMs）就像能够独立思考的人脑，而AI智能体是进一步与环境互动、制定计划并最终执行任务的系统。与LLMs相比，AI

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RooCline：AI开发的新利器，如何提升你的效率？

RooCline：AI开发的新利器，如何提升你的效率？

喜欢Cline但希望获得更高的速度和自主性？RooCline是流行的VS Code AI助手的强大分支，将Cline的所有优点进行了增强，提供了更高的性能、更多的功能和更大的灵活性。“RooCline最近主要在自我编写，偶尔有些人类的指导。”RooCline 有何不同之处？⚡️ 1. 增强功能智能通知：仅在需要关注时接收系统警报 多语言支持：

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代理 RAG 系列：探索 LangGraph 高级工作流程

代理 RAG 系列：探索 LangGraph 高级工作流程

介绍 在上一篇文章中，我们介绍了Agentic RAG的概念，强调它如何通过集成自主代理能力来扩展传统的检索增强生成（RAG）框架。在本期中，我们深入探讨LangGraph，这是一个用于协调逻辑工作流程的创新框架。LangGraph使得创建具有复杂推理能力的多代理系统成为可能，是构建Agentic RAG架构的理想工具。 ![](https://wsrv.nl/?u

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构建多代理互联网研究助手

构建多代理互联网研究助手

…使用 OpenAI Swarm 和 Llama 3.2（100% 本地）。让我们使用 OpenAI Swarm 和 Llama 3.2（100% 本地）构建一个多智能体互联网研究助手： 动手教程，构建一个多智能体互联网研究助手应用程序，该应用程序：接受用户查询。 在网上搜索相关信息。 并将其转化为一篇精心撰写的文章。我们在这个应用中使用了三个智能体：

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使用 Gemini 2.0 通过多模态实时 API 构建实时聊天应用程序

使用 Gemini 2.0 通过多模态实时 API 构建实时聊天应用程序

Gemini 开发教程 谷歌推出了 Gemini 2.0 及其预览模型 Gemini 2.0 Flash Experimental，您一定通过视频和文章了解过它。该模型在所有基准测试中大幅超越了其前身 Gemini 1.5 Pro，并且对所有人免费使用，但在 Google AI Studio 中有一些限制。如果您对 Gemini 2.0 有经验或看过关于 Google

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用 Python 构建可投入生产的人工智能助理后台服务 - 第 1 部分

用 Python 构建可投入生产的人工智能助理后台服务 - 第 1 部分

— 学习构建生产就绪应用程序的最佳实践。 *免责声明 — 本文中的内容仅代表我个人观点，不代表我当前或过去雇主的观点。* 通过本综合教程的学习（请按照所有 4 个部分），您将能够使用以下架构中解释的框架开发后端服务： ![](https://wsrv.nl/?url=https://cdn-images-1.readmedium.com/v2/resize:fit:800/

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构建生产就绪的人工智能助理后台服务（Python）--第 2 部分

构建生产就绪的人工智能助理后台服务（Python）--第 2 部分

— 使用 LangGraph 构建多代理 RAG 系统 + 用授权密钥头保护您的应用程序 *免责声明 — 本文内容仅代表我个人观点，不代表我当前或过去雇主的立场。* 在上一部分（[第 1 部分](https://readmedium.com/build-production-ready-ai-assistant-backend-service-in-python-part-

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构建生产就绪的人工智能助理后台服务（Python）--第 3 部分

构建生产就绪的人工智能助理后台服务（Python）--第 3 部分

— 使用授权密钥保护您的应用程序 + 通过实际的 MongoDB 数据库和语义缓存能力提升后端吞吐量服务 *免责声明 — 本文中的内容仅代表我个人观点，与我当前或过去的雇主无关。* 回顾一下在 [第一部分](https://readmedium.com/build-production-ready-ai-assistant-backend-service-in-python

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使用 AutoGen 构建人工智能个人助理 - 第 1 部分

使用 AutoGen 构建人工智能个人助理 - 第 1 部分

探索 AutoGen v0.4：构建具有 Gmail 和 Google Calendar 集成的 AI 助手 TL; DR 在这篇文章中，我构建了Aura的基础，这是一个个人AI助手，旨在使用AutoGen管理电子邮件和日历。以下是我所涵盖内容的快速概述：动机：Aura解决了生产力挑战，如收件箱过载、日程安排以及跟上技术趋势。 框架选择：选

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使用 GPT-4o 创建 WhatsApp 人工智能代理

使用 GPT-4o 创建 WhatsApp 人工智能代理

如何使用 Meta API 构建您自己的 LLM 驱动的 Whatsapp 聊天机器人 在人工智能和商业管理领域，AI 代理与广泛使用的通信工具的整合是一个颠覆性的变化。想象一下，您可以通过 WhatsApp 直接与您业务的管理或个人助手 AI 进行实时数据请求、更新和任务自动化，这一切都通过熟悉的聊天界面实现。 在我们关于创建 AI 驱动的业务管理器系列的第三部分中，我将引

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Gemini 2.0 Flash + 本地多模式 RAG + 上下文感知 Python 项目：文档的简易人工智能/聊天

Gemini 2.0 Flash + 本地多模式 RAG + 上下文感知 Python 项目：文档的简易人工智能/聊天

在这个视频中，我将展示一个超级快速的教程，教你如何创建一个本地多模态 RAG、Gemini 2.0 Flash 和上下文感知响应，以便为你的业务或个人使用打造一个强大的代理聊天机器人——一个不需要强大笔记本电脑的聊天机器人。 年末时，大模型产品之间的竞争再次加剧。在我上一个视频中，我介绍了 LLama3.3\。 在12月11日，谷歌发布了 **Gemini 2.0 Flash。

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我如何修复提示，让人工智能每次都能做出无懈可击的回应

我如何修复提示，让人工智能每次都能做出无懈可击的回应

当ChatGPT首次推出时，几乎每个行业和职业的提示模板都涌入了互联网。你可能见过类似“最佳[N] ChatGPT提示用于[行业/职业]”的帖子。 这些帖子帮助许多人接触到AI工具，使得提问和获得答案变得简单。然而，现在我们中的大多数人已经掌握了这一点，并希望进一步推进。简单的提示会导致简单的结果，因此我们开始撰写更详细和复杂的提示。 然而，这也带来了挑战：有时，“AI”根本

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如何使用 Google DeepMind Gemini 2.0 Flash Live API 进行实时对话

如何使用 Google DeepMind Gemini 2.0 Flash Live API 进行实时对话

Google DeepMind 的 Gemini 2.0 Flash API 代表了实时 AI 驱动对话领域的重大突破。它使开发者能够构建能够无缝处理实时音频交互的应用程序，提供了语音输入和输出的无与伦比的集成。无论您是在创建客户服务聊天机器人、增强无障碍工具，还是开发互动 AI 导师，这个 API 都是一个强大的基础。在本博客中，我们将探讨 Gemini 2.0 Flash API

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利用 Claude AI 的模型上下文协议🤖🧠，让 Playwright UI 测试变得更智能

利用 Claude AI 的模型上下文协议🤖🧠，让 Playwright UI 测试变得更智能

我们在之前的文章中讨论了Claude Anthropic的模型上下文协议（MCP）。本质上，MCP是一个标准化框架，旨在增强AI

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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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o1:ChatGPT 的新模式再次改变了数据分析！(比特币分析）

o1:ChatGPT 的新模式再次改变了数据分析！(比特币分析）

测试 ChatGPT 的新 O1 模型，进行比特币数据分析 ChatGPT 最近宣布将在 12 天内分享 12 个新功能，今天是第一天。正如您从我之前的文章中所读到的，我们已经看到了他们第一天的功能，包括 O1 模型。 o1 模型 这个模型在一段时间前以 o1-preview(beta) 的名称发布。看起来测试阶段已经结束，现在我们有了 o1 模型。根据基准测试结果

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OpenAI 的 Swarm 和 Ollama（第 3 部分）：利用本地 LLM 逐步构建数学求解器

OpenAI 的 Swarm 和 Ollama（第 3 部分）：利用本地 LLM 逐步构建数学求解器

一个简短的代码参考供构建使用。 作为一名热衷于AI教育的开发者，我一直对如何使复杂问题解决变得更加互动和吸引人充满兴趣。 最近，我开始了一项实验，旨在将OpenAI的Swarm框架与Ollama的本地LLM部署结合起来。 我的目标？创建一个智能的数学辅导员，既像耐心的老师一样平易近人，又像经验丰富的审阅者一样细致入微。 我为什么构建这个：不仅仅是另一个数学求解器

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克劳德 MCP 是真正的代理时代的开端吗？第二部分

克劳德 MCP 是真正的代理时代的开端吗？第二部分

在之前的博客文章中，我谈到了 MCP 以及它如何使 Claude 不仅仅是一个聊天机器人，而是一个真正强大的助手，可以与您的本地应用程序进行交互，例如文件系统、Google Drive、您的电子邮件程序等。 让我们将理论付诸实践，测试快速摘要工具，它可以从任何给定的 URL 生成摘要。 在本演示中，摘要工具在 localhost:3009 本地运行。我们将使用 Puppeteer MCP

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浏览器使用 + LightRAG 代理，可使用 LLM 抓取 99% 的网站！..！

浏览器使用 + LightRAG 代理，可使用 LLM 抓取 99% 的网站！..！

在这个故事中，我将提供一个快速教程，展示如何使用浏览器使用、LightRAG和本地LLM创建一个强大的聊天机器人，以开发一个能够抓取您选择的任何网站的AI代理。此外，您可以询问有关您的数据的问题，这将为您提供该问题的回答。免责声明：本文仅用于教育目的。我们不鼓励任何人抓取网站，特别是那些可能有反对此类行为的条款和条件的网络属性。现有的RAG系统存在显著的局限性，包括依赖扁平数据表

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AutoGen：智能自动化的代理开放源码框架

AutoGen：智能自动化的代理开放源码框架

AutoGen是微软提供的一个开源框架，用于构建能够通过对话模式协作完成任务的智能体。AutoGen简化了AI开发和研究，支持多种大型语言模型（LLMs）、集成工具和先进的多智能体设计模式。您可以在本地开发和测试智能体系统，然后根据需求将其部署到分布式云环境中。 该框架允许开发者通过多个智能体构建LLM应用，这些智能体可以相互对话以完成任务。AutoGen智能体是可定制的、可对话的，并

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使用 Ollama 构建代码分析助手：本地 LLM 分步指南

使用 Ollama 构建代码分析助手：本地 LLM 分步指南

想要一个完全在本地机器上运行的 AI 驱动代码审查工具吗？在这个两部分的教程中，我们将使用 ClientAI 和 Ollama 来构建这样一个助手。 我们的助手将分析 Python 代码结构，

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利用提示自动执行日常任务和工作流程的 5 大 MCP 服务器

利用提示自动执行日常任务和工作流程的 5 大 MCP 服务器

自从 Anthropic 将 Model Context Protocol (MCP) 引入 Claude 以来，它彻底改变了我们自动化重复任务的方式。从文件管理到社交媒体工作流程，MCP 服务器 让您能够将 Claude 连接到强大的工具，如 GitHub、Slack 和 Google Maps。这些集成帮助您节省时间、简化工作流程，专注于最

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多代理协调中的角色扮演与对话范例

多代理协调中的角色扮演与对话范例

在多智能体编排框架的设计中，出现了一个显著的二分法，即角色扮演与对话两种主要范式。这些范式代表了在多智能体交互和任务执行中实现协作效率的不同方法。在本文中，我们将探讨这些范式的性质及其影响、推动其发展的力量，以及其他丰富多智能体编排领域的新兴方法。 但这真的是一个简单的二元对立吗？ 当然不是！角色扮演框架，以 [CrewAI](https://readmediu

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LLM 代理：多代理自生聊天

LLM 代理：多代理自生聊天

代理是经过定制的语言模型，通过系统提示使其以特定方式行为。提示通常详细说明任务类型、预期的任务解决行为和约束条件。通常情况下，代理由人类用户调用，每次交互都需要进行调节。但是，当代理 LLM 与其他代理互动时会发生什么？当代理能够访问额外工具时，例如读取额外数据源或执行程序代码时，代理又会如何表现？ 本文探讨了使用 Autogen 框架的多智能体对话。探讨了三个方面：首先，您将了解不同

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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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Pydantic AI + Web Scraper + Llama 3.3 Python = 强大的人工智能研究代理

Pydantic AI + Web Scraper + Llama 3.3 Python = 强大的人工智能研究代理

在这个视频中，我将快速演示如何使用 Pydantic AI、Web Scraper 和 Llama 3.3 创建一个多代理聊天机器人，以便为您的业务或个人使用构建一个强大的代理聊天机器人。 在检索增强生成（RAG）和基于大型语言模型（LLM）的工作流中，结构化输出提高了准确性和清晰度，使数据更易于理解。 我们许多人都知道验证或转换数据为正确格式是多么令人沮丧。当处理接口数据时，您会

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ChatGPT 的搜索功能正在改变我们查找在线信息的方式

ChatGPT 的搜索功能正在改变我们查找在线信息的方式

想象一下，向搜索引擎询问巴黎的最佳隐秘景点，它会在你说出“羊角面包”之前迅速给出一个可靠的答案。 — 欢迎来到 SearchGPT 的世界！🥐 ‎‎ 我们在线查找信息的方式正在演变，而 ChatGPT 的最新创新——SearchGPT——正在引领这一变革。 ‎‎ 这一新工具将对话式 AI 与实时互联网搜索相结合，提供了一种与传统搜索引擎截然不同的新选择，让你无需再打开

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如何在克劳德桌面应用程序上使用 MCP 工具并自动执行日常任务

如何在克劳德桌面应用程序上使用 MCP 工具并自动执行日常任务

Model Context Protocol (MCP) 是一种新的标准，用于在 AI 助手（如 Claude）和数据所在系统之间建立安全连接。这包括 代码仓库（Github, Gitlab）、API（Google Maps, Youtube, Brave）、业务工具（Slack, Notion, Bluesky）甚至您自己计算机上的 **本地

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我对 ChatGPT 的新 o1 和 o1 专业模式的真实看法（附测试）

我对 ChatGPT 的新 o1 和 o1 专业模式的真实看法（附测试）

注意：在本文中，我将尽量涵盖与事件相关的所有要点以及我的个人看法。几天前，OpenAI 开始了他们的“12 Days of OpenAI”活动，带来了令人兴奋的消息：发布了一个新的 ChatGPT 模型，称为 o1，以及一个包括强大 o1 Pro 模式的高级订阅计划 ChatGPT Pro。 这一公告展示了 AI 在思考、解决问题、处理图像以及帮助完成编码和数学等复杂

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使用 Python 免费构建营销专家聊天机器人！

使用 Python 免费构建营销专家聊天机器人！

使用 Python 和 DSPY 构建的营销聊天机器人 构建您的营销专家助手，专门用于回答您所有的营销相关问题，使用 Python 和 DSPy。***还不是会员？请随意访问完整文章 [here](https://readmedium.com/build-a-marketing-expert-chatbot-using-python-for-free-5fe04e0

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少即是多：使用 ChatGPT 生成中途人工智能提示的艺术 o1

少即是多：使用 ChatGPT 生成中途人工智能提示的艺术 o1

作为一名 AI 艺术创作者，当 OpenAI 发布了声称具有博士学位水平智能的 ChatGPT o1 时，我自然感到非常兴奋。虽然许多人急于测试其编码或写作能力，但我有一个不同的关注点：它在帮助生成 Midjourney AI 提示方面表现如何？ 我在 AI 提示生成方面的旅程是逐步发展的。最初，使用之前的 ChatGPT 版本时，我系统地工作，逐个生成提示，并在 AI 的帮助下仔细改

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ChatGPT Pro 和完整 o1 模型：您不容错过的新功能

ChatGPT Pro 和完整 o1 模型：您不容错过的新功能

OpenAI 发布了新模型和新的无限订阅计划！ 最近，OpenAI 发布了以下推文，表示在接下来的12天里，每天都会添加新功能！真是一段旅程！让我们一起关注

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使用 Llamaindex 和 AI ChatBot 构建可投入生产的 Agentic 人工智能聊天机器人的简单分步指南。

使用 Llamaindex 和 AI ChatBot 构建可投入生产的 Agentic 人工智能聊天机器人的简单分步指南。

介绍 在本文中，我们将了解如何使用 Llamaindex 和 Groq-Llama 3.3 构建一个端到端的代理型 AI 聊天机器人。 在本文的课程中，您将学习：拨开代理型 AI 和代理的神秘面纱：消除围绕代理型 AI 的炒作 了解 Llamaindex 中的 ReActAgent 和 FunctionCallingAgent 以及如何添加工具/函数 一个简

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掌握 CrewAI：第 1 章 - 您的第一个智能工作流程

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代理和任务的基础 CrewAI 是一个平台，允许我们创建和管理 AI 代理团队。它提供企业级和开源解决方案。在这篇博客文章中，我们将深入探讨开源 CrewAI，当然。 那么，代理到底是什么？ 代理被建模以模拟人类在解决问题、执行任务和互动中的行为。 ![](https://wsrv.nl/?url=https://cdn-images-1.readmedium.com/v

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OpenAI o1 和 ChatGPT Pro 已发布：智能人工智能工具的未来

OpenAI o1 和 ChatGPT Pro 已发布：智能人工智能工具的未来

OpenAI 发布了 OpenAI o1 模型，并推出了一个高级订阅层级 ChatGPT Pro，旨在为高性能专业使用提供支持。这些进展有望重新定义我们在个人、专业和组织层面与 AI 的互动方式。 什么是 OpenAI o1？ [OpenAI o1](https:/

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你准备好迎接人工智能的未来了吗？OpenAI 的 Swarm 可能会改变一切

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学习如何配置和个性化 OpenAI 的 Swarm 框架，以创建强大的、协作的多代理系统，满足您的独特需求并推动更智能的自动化 想象一个复杂问题不是由单一 AI 而是由一个团队的智能代理无缝协作解决的世界。OpenAI 的 Swarm 使这一愿景成为现实。它是一个开创性的框架，利用 LLM 的力量创建一个协作的系统，其中每个代理都有独特的角色。 无论是自动化耗时的工作流程、解决多

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探索人工智能代理格局：深入分析 Autogen、CrewAI、LlamaIndex 和 LangChain...

探索人工智能代理格局：深入分析 Autogen、CrewAI、LlamaIndex 和 LangChain...

本文将为您提供清晰的可视化，帮助您在开发“代理应用程序”时选择适合您业务用例的框架或工具。 介绍 在快速发展的人工智能领域，一种新的范式正在出现，这种范式承诺将彻底改变我们与AI系统的互动和利用方式：AI代理。这些复杂的软件实体代表了从传统的单一目的AI模型到动态协作系统的根本转变，这些系统能够通过协调努力和专业知识解决复杂挑战。 本综合指南探讨了四个塑造AI代理未来的领先框架：A

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Langflow 1.1 发布

Langflow 1.1 发布

对代理管道的愉快邀请！ 🚀 我们很高兴地分享 Langflow 1.1！此版本包含使 genAI 开发更加灵活、互动和愉快的更新。无论您是在构建语言模型管道、开发 RAG 系统，还是深入多代理编排，Langflow 1.1 都提供了强大的增强功能，让您的项目更上一层楼。让我们深入了解新内容吧！ 全新视角：重新设计的用户界面 Langflow 1.1 引入了全新

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掌握人工智能代理：CrewAI 和 Google Search API 实用指南

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你知道最近大家都在谈论 AI 代理吗？它们在各个行业层出不穷，承诺改变工作方式。但说实话，试图理解这一切是如何运作的，确实让人感到不知所措。我也曾有过这种感觉——在一片流行词汇、新技术和随之而来的行话中迷失，直到我看到了 CrewAI。亲身体验 CrewAI 让我觉得 AI 代理变得实用而不再令人畏惧。如果你和我一样，是个被 AI 热潮淹没的技术爱好者，我的 CrewAI 体验可能会帮助

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实践：使用 LangGraph 构建代理工作流（Langchain-academy 的主要学习内容） | 第 1 部分

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介绍 Langchain 最近推出了一门令人印象深刻的课程，专注于 LangGraph 及其在开发强大的代理和多代理工作流中的关键特性。 在本系列中，我们将探索课程中的基本见解，并创建利用代理工作流的应用程序。在第一部分中，我们将涵盖 LangGraph 的基本概

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苹果的 LLM Siri：人工智能对话的新时代？

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人工智能 近年来，人工智能的世界迅速发展，生成式AI（genAI）似乎被添加到一切事物中。苹果的Siri，曾是对话AI的先锋，正处于推出其自身生成式AI形式的边缘，称为“LLM Siri”。这一新版本承诺使Siri更加具有上下文意识，能够处理复杂的对话。 LLM Siri的想法并不完全新颖；苹果已经暗示将在2025年对Siri进行改造，作为其不断扩展的“苹果智能”套件的一部分。

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从 LangChain 到 LangGraph：让多模型药物机器人具有个性化和可教性

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为人机协作聊天机器人添加记忆和学习能力 药物试验测试新药物在人类中的安全性、有效性和疗效。这些关键研究对于开发和批准拯救生命的疗法至关重要。虽然药物试验为无数患有严重疾病的患者带来了希望，但许多人仍然不知道自己是否符合条件或潜在的好处。一个用户友好的药物试验信息系统可以弥补这一差距。它应该包含一个具有权威信息的数据库和一个易于使用的前端，患者可以通过它在复杂的临床研究世界中导航

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构建动态多代理工作流：利用 LangChain 和 LangGraph 实现人工智能协作

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本文利用 LangChain 和 LangGraph 创建一个简单的多智能体系统。智能体协同工作以完成任务。第一个智能体生成一系列随机数字，第二个智能体将这些数字乘以 10。每个智能体使用 OpenAI 的 GPT-4o API 来执行这些任务。 本文遵循基于工作流的架构，智能体根据分配的任务进行交互。在这篇文章中，我们将逐步分析脚本的每个部分以及它如何为整体流程做出贡献。

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ChatGPT 搜索与 Perplexity AI：哪个才是日常首选？

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AI 对决 嘿，AI 朋友们和关注者们。 探索 ChatGPT 搜索与 Perplexity AI 之间的差异，以实现更智能的浏览和更好的搜索体验。 我不仅仅是一个 AI 爱好者和日常用户，我相信它是未来，并将塑造我们工作、生活和使用互联网的方式。我正在使用 ChatGPT、Notion AI、一些较小的 AI 服务以及 RemNote 中的 AI 功能，当然还有 Perple

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从零到英雄：使用 LangGraph 快速构建智能聊天机器人

从零到英雄：使用 LangGraph 快速构建智能聊天机器人

在这个全面的快速入门指南中，我们将使用 LangGraph 构建一个支持聊天机器人，它可以：通过搜索网络回答常见问题 在调用之间保持对话状态 将复杂查询路由到人工进行审查 使用自定义状态来控制其行为 回溯并探索替代对话路径我们将从一个基本的聊天机器人开始，逐步添加更复杂的功能，同时介绍关键的 LangGraph 概念。

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如何为 CrewAI 应用程序创建交互式 Web UI（新版已更新）

如何为 CrewAI 应用程序创建交互式 Web UI（新版已更新）

CrewAI + Panel UI 实现的快速更新 今年早些时候，我写了一篇关于为 CrewAI 应用程序创建交互式 Web UI 的教程。在那个教程中，我实现了一个简单的 Web 服务器，用于可视化 CrewAI 代理和工作流，并允许用户通过消息与它们进行交互。从那时起，CrewAI 从版本 0.28 更新到最新版本 0.80，经历了许多变化和改进。不仅 API 的用法

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LangGraph Studio：您的第一个代理 IDE

LangGraph Studio：您的第一个代理 IDE

LangGraph Studio 是一个开创性的代理集成开发环境，用于生成和控制代理 AI 应用程序。这个 [IDE 是由 LangChain 引入的](https://bakingai.com/blog/langgraph-studio-ai-agen

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LangGraph：高级多代理工作流的未来

LangGraph：高级多代理工作流的未来

人工智能的世界正在迅速发展，像 LangChain 和 LangGraph 这样的工具处于使开发者高效构建智能系统的前沿。如果你听说过 LangGraph，但不确定它是什么或如何充分利用它的潜力，这个指南适合你。 在这篇全面的文章中，我们将涵盖你需要了解的关于 LangGraph 的所有内容——从其核心概念到实际应用。无论你是初学者还是高级开发者，这个指南将帮助你理解为什么 LangGra

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掌握 LangGraph：人工智能系统、RAG、代理和工具终极指南

您是否希望深入了解 LangGraph，这一 AI 技术的最新热词？无论您是开发者、学生还是技术爱好者，理解 LangGraph 及其相关概念，如 AI 助手、检索增强生成（RAG）、代理和工具，对于构建更智能、更互动的 AI 系统至关重要。在本文中，我们将分解 LangGraph 的基本内容，探索关键特性，并逐步指导您构建实用项目。 目录*什么是 LangGraph?

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ChatGPT 4 与 Claude 3.5 Sonnet：谁更胜一筹？让我们回顾一下

ChatGPT 4 与 Claude 3.5 Sonnet：谁更胜一筹？让我们回顾一下

我进行了测试 — ChatGPT 4 与 Claude 3 Sonnet，谁胜出？ 热议中，城里出现了一个新的聊天机器人玩家，Claude 3 Sonnet。它被描述为比 ChatGPT 更好，但也有相互矛盾的评价，比如 ChatGPT 依然是王者。 注意：随着 2024 年 6 月的最新更新，Claude 3.5 Sonnet 已发布，它比 GPT-4o 和 Claude

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新版 Claude 3.5 可以控制计算机：在编码方面超越 o1，重新定义代理能力

新版 Claude 3.5 可以控制计算机：在编码方面超越 o1，重新定义代理能力

Anthropic的突破性AI，Claude 3.5，像人类一样使用计算机，并在自动化领域成为游戏规则改变者 作者杨子健 (ORCID: 0009–0006–8301–7634)

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使用 LangChain + Streamlit + *o1、GTP-4o 和 Claude 3.5 编写 RAG LLM 聊天应用程序

使用 LangChain + Streamlit + *o1、GTP-4o 和 Claude 3.5 编写 RAG LLM 聊天应用程序

学习如何使用 Python、Streamlit 和 LangChain 构建 RAG 网络应用，以便您可以与文档、网站和其他自定义数据进行聊天。 GitHub 代码：https://github.com/enricd/rag_llm_app RAG LLM Streamlit 应用：[https://rag\-llm\-app.streamlit.app/](https://rag-

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Magentic-One、AutoGen、LangGraph、CrewAI 或 OpenAI Swarm：哪种多人工智能代理框架最好？

Magentic-One、AutoGen、LangGraph、CrewAI 或 OpenAI Swarm：哪种多人工智能代理框架最好？

流行的多智能体编排框架的优缺点 生成式人工智能中的多智能体话题正在升温，每个主要科技巨头都发布了一些相关框架。 但是，应该选择哪个多智能体框架呢？选择实在太多了！！随着OpenAI发布Swarm和微软的Magentic-One，这个领域变得非常拥挤。因此，为了消除任何疑虑，我将尝试解释每个框架的关键特性、优缺点，让您决定哪个最适合您。我们将讨论：AutoG

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人工智能帮助我控制糖尿病前期病情

人工智能帮助我控制糖尿病前期病情

健康 | 血糖 | 糖尿病 我如何利用技术控制血糖、减肥和保持健康 免责声明：我不是医生，本文的任何部分都不应被视为医疗建议。我分享的是我自己在管理减肥和避免糖尿病方面的探索。 *您所有的健康护理问题和挑战应与您的个人健康护理专业人士讨论。本文仅应被视为娱乐内容，不应用于教育或医疗。* 现状 如果你一直在关注我，你会知道我处于糖尿病前期，并且体

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客户服务对话式人工智能：成功的最佳实践和关键步骤

客户服务对话式人工智能：成功的最佳实践和关键步骤

在当今快节奏的商业环境中，客户服务在建立和维护客户忠诚度方面发挥着至关重要的作用。随着企业努力提供个性化和高效的支持，对话式人工智能作为一种革命性解决方案应运而生。通过将人工智能（AI）集成到客户服务运营中，公司可以简化流程，提供即时响应，并显著改善整体客户体验。Gartner 的一份报告估计，到 2025 年，40% 的客户服务互动 将通过人工智能和机器学习技术实现

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让 ChatGPT 听起来更有人情味：创建自然、引人入胜的人工智能对话的基本技巧

让 ChatGPT 听起来更有人情味：创建自然、引人入胜的人工智能对话的基本技巧

你是否发现你的 AI 助手听起来有点过于……机械？虽然 ChatGPT 的能力令人印象深刻，但有时它的语言过于正式或通用。但通过一些调整，你可以引导 ChatGPT 给出更人性化、对话式和易于共鸣的回应。 以下是一个实用指南，帮助 ChatGPT 听起来不那么像机器人，而更像一个博学的朋友。 1. 限制过度使用的词汇和短语 某些词汇和短语在AI生成的文本中经常出现，因为它们

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Perplexity Pro 是一种更智能、更高效的网络搜索方式吗？

Perplexity Pro 是一种更智能、更高效的网络搜索方式吗？

搜索的未来 Perplexity Pro 是一种更智能、更高效的网络搜索方式吗？ 它与传统搜索引擎相比如何，值得花费吗？ 嘿，AI朋友们和关注者们。 我受够了。我已经厌倦了传统搜索。 我不想通过数百个链接来找到我想要的那一条信息，它被埋在第三页的广告之间。 传统搜索已经结束。一个停产的模型。过去的遗物。 现代答案引擎是未来。 Perplexity承诺将彻底

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在 B2C 行业中利用大型语言模型 (LLM)：在 B2C 行业中利用大型语言模型 (LLM)：...

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在金融服务、零售和电子商务等B2C行业快速发展的环境中，客户对个性化和即时响应的期望达到了前所未有的高度。随着人工智能技术的进步，尤其是大型语言模型（LLMs）的发展，企业在处理客户互动方面发生了剧烈变化。在银行和信用卡服务等行业，客户经常寻求有关产品、福利或交易的详细信息，因此采用基于LLM的自主代理提供了显著的优势。这些代理能够提供实时、智能的响应，转变客户参与方式，同时提高运营效率

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使用 ChatGPT 搜索网络功能的 10 种创意方法

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例如，提示和输出 你知道可以使用 ChatGPT 的“搜索网络”功能来完成许多任务，而不仅仅是基本的网络搜索吗？ 对于那些不知道的人，ChatGPT 新的“搜索网络”功能提供实时信息。 截至撰写此帖时，该功能仅对使用 ChatGPT 4o 和 4o-mini 的付费会员开放。 ![](https://images.weserv.nl/?url=https://cdn-im

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如何使用 ChatGPT 写博客

如何使用 ChatGPT 写博客

(我测试过的9个步骤) 每个人都在使用AI进行写作。市场营销人员、首席执行官、内容开发者、小型企业主。 我们所有人。 阅读免费故事 想想三年前我们坚定地认为：AI不会取代作家

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我训练人工智能成为我聪明的同性恋闺蜜 💅

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使用 ChatGPT 帮助我发现盲点 听着，我知道我们都厌倦了谈论人工智能，但每次我和朋友谈论我如何使用 ChatGPT 时，他们似乎都大吃一惊。所以，我想在这里记录一下。 首先，让我们谈谈我不使用人工智能的事情：写作。我试着把我书中的章节输入给它，并要求它复制我的写作风格，但结果很糟糕。此外，我之所以是一个作家，是因为，我喜欢写作。为什么我要把我喜欢的任务外包出去呢？

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用于人类运动对话的多模态人工智能

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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

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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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ChatGPT 的未来解析：未来 5 年一切都将改变

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这可能会让人工智能走得更远…… OpenAI已经制定了一个清晰的愿景，来指导ChatGPT的演变，最近公布了一个五步路线图，以实现他们所称的人工通用智能（AGI）。 AGI代表一种理论上的人工智能系统，能够学习、理解和执行任何智力任务，其能力达到人类水平，且完全自主和适应性强。 这是一个开创性的愿景，但实现这一雄心勃勃的目标需要经历

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RAGate：用于对话式人工智能的自适应 RAG

RAGate：用于对话式人工智能的自适应 RAG

构建对话 AI 系统是困难的！！！ 这虽然可行，但也复杂、耗时且资源密集。 挑战在于设计能够理解和生成类人响应的系统，并确保这些系统能够有效地与用户互动，适应对话的细微差别。 非常流行的**RAG（检索增强生成）**通过将外部知识与 LLM 的内部知识无缝集成，彻底改变了对话 AI。通过将 RAG 应用于您的商业数据，您的客户可以用自然语言询问他们的数据，从而促进无缝互动。

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Claude 3.5 Haiku：人类的 速度之魔 脑力大增

Claude 3.5 Haiku：人类的 速度之魔 脑力大增

在人工智能进步的无情竞赛中，Anthropic刚刚推出了一位新的竞争者。认识一下Claude 3.5 Haiku，这是他们最快AI模型的最新版本。就像他们把短跑运动员送到了脑力训练营。结果呢？一个不仅在行动上迅速，而且在某些智力领域能够超越其更强大兄弟的模型。让我们深入了解一下这个新生事物的运作原理。 速度（和智慧）的需求 Anthropic 之前的 Haiku 模型已经是他

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GLM-4-Voice 9B——实时多语言语音对话 AI——几分钟内即可在本地安装

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如何设置 GLM-4-Voice 9B 以实现无缝的实时语音交互，支持英语和中文，并探索其独特的架构、低延迟响应和可定制的声音属性。 介绍 近年来，语音启用的人工智能取得了显著进展，使对话代理能够更好地理解和响应人类语言。从虚拟助手到客户服务机器人，语音人工智能已成为各个行业的重要工具。然而，大多数模型在流利地切换语言、理解口语查询的细微差别以及提供高质量响应方面仍然

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使用 Llama3.1 创建客户支持助理

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使用 LLM 代理和 Amazon Bedrock 解决客户查询的 AI：构建和部署支持助手的指南，使用 Llama3.1 介绍 问题 企业经常面临处理大量客户询问的挑战。这些询问可能从简单的问题“我的订单状态是什么？”到需要人工干预的更复杂的问题不等。重复询问的庞大数量可能会使客户支持团队不堪重负，导致响应时间延长和客户满意度降低。此外，利用人力资源处理简

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使用 LangChain、Streamlit 和 PubMed 构建基于 RAG 的科学聊天机器人--第 4 部分（将所有...

使用 LangChain、Streamlit 和 PubMed 构建基于 RAG 的科学聊天机器人--第 4 部分（将所有...

您好，欢迎来到构建科学聊天机器人的系列最后一部分，使用Langchain、Streamlit和PubMed！ 在前一部分中，我们构建了数据持久性和带有向量存储的RAG管道。现在，是时候将我们所构建的一切整合在一起，创建聊天机器人用户界面，利用我们构建的后端功能，帮助科学家回答他们的科学问题！ 作为提醒，这就是我们在系列中构建的完整解决方案： ![](https://images.w

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我如何用 ChatGPT 在不到 3 小时内写完一整本书？

我如何用 ChatGPT 在不到 3 小时内写完一整本书？

解密人工智能热潮 我叫亚历克斯，我只是一个在金融科技（Fintech）领域工作的小伙子，这个行业不可避免地让你对一切充满好奇，尤其是新趋势。我无法摆脱人工智能的热潮，或者说，我无法不去观察人们对它的疯狂反应。 “人工智能会抢走你的工作！”，“这就是结束！”，“到2024年，你将不再见到医生。机器将为你诊断和治疗！”，“我如何利用ChatGPT创建了一家全新的公司！”，最后，“我

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使用 Llama 3 构建 AI 代理

使用 Llama 3 构建 AI 代理

构建具有 Llama 3 函数调用能力的 AI 代理的综合指南 引言 想象一下你想买一些东西。你访问一个电子商务网站，使用搜索选项找到你想要的东西。也许你有多个物品要购买，因此这个过程并不是很高效。现在考虑这个场景：打开一个应用程序，用简单的英语描述你想要的东西，然后按下回车。你不必担心搜索和价格比较，因为应用程序会自动为你处理这些事情。很酷，对吧？这正是我们将在本教

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跨 ChatGPT、Claude、Perplexity 的统一内存

跨 ChatGPT、Claude、Perplexity 的统一内存

你一定会喜欢这个，特别是如果你已经与 Claude、ChatGPT 和 Perplexity 紧密联系在一起。 与不同的 AI 助手互动有时会感觉有些脱节。 在切换 ChatGPT、Claude、Perplexity 和其他助手时，你必须一遍又一遍地重复相同的上下文。 如果它们都能共享一个通用记忆以增强上下文，那该多好啊？ 我发现了这个很棒的 Chrome 扩展，它对我来说真是个救星。

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用户会爱上 OpenAI 的新 GPT-4o 模型。确实如此。

用户会爱上 OpenAI 的新 GPT-4o 模型。确实如此。

公司的新 GPT-4o 能理解并模仿人类的语言和情感 在标志性的2013年电影 她 中，主角与一个语音启用的人工智能系统发展出一种强烈的关系——并演变成一场爱情故事。 她 中的人工智能是今天的语音启用系统所不具备的：富有情感、幽默，并且能够洞察人类对话的细微差别。 在今天早上的一次重大[公告](https://www.youtube.com/live/DQacCB9

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OpenAI‘泄露’的 GPT2 模型让所有人震惊。

OpenAI‘泄露’的 GPT2 模型让所有人震惊。

故意泄漏？ OpenAI 对人工智能行业的影响不容小觑。每一个动作或决定都会自动成为头条……即使他们并没有真正宣布什么。 几天前，一个我们许多人曾试用过但已被删除的模型让整个人工智能行业着迷。这个名为“gpt2-chatbot”的模型在 lmsys.org 的“直接聊天”功能中可以使用了几天。 但为什么这么多喧嚣？

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OpenAI 向更多用户推出 SearchGPT

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你注意到 OpenAI 最近对 ChatGPT 的重新设计了吗？ 如果你最近登录过，你可能会发现两个主要变化。首先，新的 [Canvas](https://generativeai.pub/openai-rolls-out-canvas-in-chatgpt-a-brand-new-writing-and-coding-interface-7b57a3ec582

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Google 发布 Gemma — 轻量级开源模型

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在短短一周内，世界见证了两家科技巨头带来的最具突破性的AI进展。OpenAI推出了令人惊叹的AI视频生成器Sora，而谷歌则揭晓了其[Gemini 1.5模型](https://generativeai.pub/google-releases-gemini-1-5-with-1m-context-window-

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在软件应用程序中使用 AutoGen 的实用指南

在软件应用程序中使用 AutoGen 的实用指南

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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