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垂直AI代理：将引爆3000亿美元科技浪潮的颠覆性力量！

垂直AI代理：将引爆3000亿美元科技浪潮的颠覆性力量！

想象一个由AI代理管理整个业务功能的世界——无需人工干预。这听起来像科幻小说吗？其实离我们并不远。在过去的二十年里，我们见证了SaaS（软件即服务）的迅速崛起，出现了超过300个SaaS独角兽。但我们现在正进入一个新的范式，垂直AI代理的规模、价值和颠覆潜力可能会超越SaaS。 在未来五年内，我们可能会看到由AI驱动的企业，员工不足10人却能创造数十亿美元的收入。影

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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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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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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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为什么人工智能代理是好软件

为什么人工智能代理是好软件

为什么（设计良好的）自主系统能如此有效 大约一个月前，我写了以下关于自主 AI 如何能够促进 AI 系统更好软件设计原则的文章。 这篇文章将更深入地探讨和扩展我在那篇文章中讨论的想法。我想这将是结束我们关

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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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使用 PydanticAI 创建人工智能代理 CRUD 应用程序：逐步进行

使用 PydanticAI 创建人工智能代理 CRUD 应用程序：逐步进行

很高兴再次回到 Skolo Online！在我们2025年的第一篇教程中，我们将深入探讨 PydanticAI。在本文中，我们将涵盖以下内容：如何开始使用 Pydantic AI — “你好，世界”教程 设置 PostgreSQL 数据库 更复杂的 PydanticAI 实现，其中两个代理协同工作以执行用户请求。代理 1 理解用户意图，代理 2 执行该意图。最后，我们

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简化的人工智能代理：人工智能代理如何利用领域知识回答问题

简化的人工智能代理：人工智能代理如何利用领域知识回答问题

揭秘企业AI代理如何利用领域知识定制回答客户问题，并严格限制答案在领域知识范围内。 背景 你是否曾想过，今天最先进平台上的尖端 AI 代理是如何运作的？例如，在上面的截图中，我向 wealthsimple.com 的 AI 代理询问利率问题，它提供了特定于 Wealthsimple 产品的答案，并将其限制在 Wealthsimple 产品范围内。它没有告诉我美国银行的现

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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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利用来自 Hugging Face 的 SmolAgents 库构建多代理供应链模拟

利用来自 Hugging Face 的 SmolAgents 库构建多代理供应链模拟

“smolagents — 一个构建优秀智能体的小型库” 供应链管理是一个复杂的领域，其中多个实体需要有效协调，以便将产品交付给最终消费者。现代供应链是一个复杂的网络，涉及供应商、制造商、分销商和零售商。对这些网络的仿真可以帮助我们理解瓶颈、优化操作并提高效率。 在本

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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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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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如何用Agentic AI颠覆医疗支持？探秘Doctolib的高效智能系统！

如何用Agentic AI颠覆医疗支持？探秘Doctolib的高效智能系统！

在 Doctolib，我们的使命不仅仅是构建我们所梦想的医疗体系——我们正在改变健康专业人员与技术之间的互动方式。两个雄心勃勃的目标驱动着我们：让使用我们解决方案的健康专业人员感到满意，并加快我们的创新步伐。但雄心壮志伴随着巨大的责任，尤其是在支持我们的用户方面。 随着我们平台的增长，支持请求的数量也在增加。传统的方法是简单地根据需求线性扩展我们的支持团队。然而，我们看到了不同思考的机会：

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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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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 年企业数据与人工智能趋势：代理、平台和新产品

2025 年企业数据与人工智能趋势：代理、平台和新产品

*在数据和人工智能这样快速发展的领域中，做出预测尤其困难。然而，我们，Rajesh Parikh 和 Sanjeev Mohan 去年发布了我们的 [2024 趋势预测](https://sanjmo.medium.com/

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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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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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如何使用 CrewAI 和 Langchain 构建代理 RAG

如何使用 CrewAI 和 Langchain 构建代理 RAG

在快速发展的 AI 领域，提供准确、上下文感知的用户查询响应能力是一个游戏改变者。检索增强生成（RAG）作为一种强大的范式，结合了从外部来源检索相关信息与大型语言模型（LLMs）的生成能力。然而，随着查询变得越来越复杂和多样化，静态 RAG 设置可能并不总是足够。这就是 Agentic RAG 发挥作用的地方。 Agentic RAG 引入了一个智能的模块化框架，其中专门的代理协同

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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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2025 年最值得关注的人工智能和技术趋势

2025 年最值得关注的人工智能和技术趋势

欢迎来到2025年，这一年承诺重新定义我们对科技的思考。人工智能（AI）已经从一个时尚话题转变为推动一切的无形力量，从个性化医疗到更智能的城市基础设施。如今，它是创新的支柱，以我们刚刚开始理解的方式无缝地融入我们的生活。 但我们接下来要去哪里呢？请跟随我一起探讨那些有可能以惊人方式塑造我们世界的AI和科技趋势。 1. AI代理正在接管（以积极的方式） 准备好迎接那些不仅能回

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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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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 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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利用长期持久内存和原子代理打造更智能的人工智能代理

利用长期持久内存和原子代理打造更智能的人工智能代理

任何 AI 助手中最有用的功能之一无疑是拥有 持久的长期记忆。无论目标是了解用户更多信息、根据用户偏好调整 AI 的行为，还是记住重要事件，为您的 AI 助手 / 代理 / … 提供某种形式的 长期持久记忆存储 是实现这一目标的核心需求之一。 在我们深入之前：我们将使用 [Atomic Agents](https://github.com/Bra

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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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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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掌握 CrewAI：第 1 章 - 您的第一个智能工作流程

掌握 CrewAI：第 1 章 - 您的第一个智能工作流程

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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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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LLM 代理：CrewAI 简介

LLM 代理：CrewAI 简介

由 LLM 驱动的代理框架承诺将自主任务解决提升到前所未有的水平。与其说是僵化的编程，不如说 LLM 反映任务、利用工具，并检查彼此的输出以创造性地解决任务。 这篇博客文章探讨了使用 CrewAI 框架开发的 LLM 代理。文章首先以纯 Python 和 YAML 文件的基本定义开始。然后展示了现有的预定义工具以及如何使用它们，还包括如何实现自定义工具。作为一个运行示例，开发了一个代理

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利用 CrewAI Flows 实现人工智能工作流程自动化

利用 CrewAI Flows 实现人工智能工作流程自动化

CrewAI CrewAI 是一个尖端的 Python 框架，用于协调角色扮演和自主 AI 代理。通过构建“团队”由专业代理，我们可以自动化任务、生成创意文本格式，并以全新的方式访问信息。本文将指导您如何使用 CrewAI 的 Flow 功能创建简单项目。 流程 CrewAI 流程是一个强大的功能，旨在简化 AI 工作流程的创建和管理。流程允许开发人员与多个任务和团队协

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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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选择合适的人工智能代理框架：LangGraph vs CrewAI vs OpenAI Swarm

选择合适的人工智能代理框架：LangGraph vs CrewAI vs OpenAI Swarm

对使用 3 种不同框架构建的相同 Agentic Finance 应用程序进行深入比较。 我们将涵盖的内容什么是代理？ 深入了解我们如何定义代理，以及它们与AI管道和独立LLM的区别。 使用3个流行的代理框架构建的实践示例： LangGraph、CrewAI和OpenAI Swarm（[完整代码](https://github.com/relari-a

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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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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

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

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

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

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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打造未来：使用 LangGraph 开发自己的语音助手

打造未来：使用 LangGraph 开发自己的语音助手

今天，语音助手已经发展成为智能系统中需要先进自然语言处理的基本组成部分。本文提供了使用 LangGraph 开发语音助手的技术指南，LangGraph 是一个旨在管理复杂代理系统的编排框架。在整个文本中，我们将探讨 LangGraph 如何实现多个节点的协调，从而创建高效且高度可扩展的流程。本指南面向希望利用 LangGraph 功能在 AI 环境中实施解决方案的开发者。 什么是 L

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面向真实世界应用的高级代理人工智能设计考虑因素

面向真实世界应用的高级代理人工智能设计考虑因素

从基于课堂的代理到语言链代理 随着人工智能（AI）系统的发展，代理人工智能的概念——即由模块化、特定任务的代理协作工作的AI系统——已成为可扩展和可适应AI解决方案的基石。本文探讨了代理人工智能背后的设计考虑，研究了代理、工具、记忆、状态和规划如何结合在一起创造智能工作流。我们将比较三种实现——CODE1、CODE2和CODE5——以揭示其中的实用性

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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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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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我应该使用哪种人工智能代理框架？(CrewAI、Langgraph、Majestic-one 和 pure code）。

我应该使用哪种人工智能代理框架？(CrewAI、Langgraph、Majestic-one 和 pure code）。

随着大型语言模型的进步，人工智能模型现在能够对问题进行推理。起初，我们认为这些模型无法完成我们的工作，因为它们似乎只是搜索引擎的聊天机器人版本，我们能够用简单的推理来欺骗这些模型，但这变得越来越困难。这些大型语言模型现在能够逐步思考，并完成比简单回答问题更复杂的任务。 大型语言模型是通过预测前一个标记的下一个标记进行训练的。标记可以是单词、字符或称为子词的字符组。从这个结构，OpenA

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人工智能研究代理：2025 年将改变知识研究（外加三大免费工具）

人工智能研究代理：2025 年将改变知识研究（外加三大免费工具）

事情是这样的：一些重大变化即将动摇知识研究的世界。 在深入研究AI研究代理并在各个行业看到它们的实际应用几个月后，我可以肯定地告诉你——到2025年，这些工具不仅仅是有用的工具。它们将从根本上改变我们进行知识研究的方式（无论是营销还是科学！）。人类在一个小时内访问10,000个网站并研究数据在物理上是不可能的。然而，代理可以轻松做到这一点。在这篇文章中，我将向你展示3个

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ChatGPT 的未来解析：未来 5 年一切都将改变

ChatGPT 的未来解析：未来 5 年一切都将改变

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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智能代理：Langchain、CrewAI 和 AutoGen 比较

智能代理：Langchain、CrewAI 和 AutoGen 比较

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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Agentic RAG 如何解决当前 RAG 限制的问题

Agentic RAG 如何解决当前 RAG 限制的问题

在本卷咖啡休息概念的第 4 期中，我们将了解 AgenticRAG 如何帮助解决传统 RAG 的限制。 RAG框架 RAG（检索增强生成）框架按特定顺序操作： 文档 -> 片段 -> 向量数据库 -> 片段检索（前K个） -> LLM 然而，这一顺序在处理某些类型的查询时会遇到障碍。 问题 1：摘要 考虑一个查询，比如“总结文档”。传统

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在 LLM 代理框架之间进行选择

在 LLM 代理框架之间进行选择

定制代码代理与主要代理框架之间的权衡 代理正在迎来一个重要时刻。随着多个新框架和新的 投资 的涌入，现代 AI 代理正在克服 [不稳定的起源](https://arxiv.org/html/2405.

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