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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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Phi-4：微软最新的小语言模型，专门用于复杂推理

Phi-4：微软最新的小语言模型，专门用于复杂推理

Phi-4: 一款重新定义现实世界应用的紧凑型强大AI推理模型 微软的Phi-4在小型语言模型领域代表了一项显著的进步，能够在复杂推理任务中表现出色，同时保持紧凑高效的架构。与其更大型的同行不同，Phi-4专注于为那些需要高级问题解决能力的用例提供精确、细致的输出，而不会对计算资源造成过大压力。 本博客将探讨Phi-4的架构、基准测试、实际应用，以及在本地或Azure

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如何根据自己的数据微调 Llama-3.2：详细指南

如何根据自己的数据微调 Llama-3.2：详细指南

介绍 Meta发布的Llama-3.2系列在开源AI领域标志着一个重要的里程碑。到目前为止，该系列中下载量最多的模型是臭名昭著的meta-llama/Llama-3.2–11B-Vision-Instruct。不幸

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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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Bolt.new 和 Ollama：革新人工智能驱动的全栈式 Web 开发

Bolt.new 和 Ollama：革新人工智能驱动的全栈式 Web 开发

在快速发展的 Web 开发世界中，效率和创新至关重要。开发者、项目经理和设计师们都在不断寻找能够简化工作流程、降低成本和提高生产力的工具。Bolt.new 是一款突破性的 AI 驱动全栈 Web 开发代理，完全在您的浏览器中运行。与 Ollama 配合使用，后者允许您在本地运行开源 AI 模型，Bolt.new 将彻底改变我们构建和部署 Web 应用程序的方式。本文将深入

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6 种最佳本地运行模型的 LLM 工具

6 种最佳本地运行模型的 LLM 工具

运行大型语言模型（LLMs）如 ChatGPT 和 Claude 通常涉及将数据发送到由 OpenAI 和其他 AI 模型提供商管理的服务器。虽然这些服务是安全的，但一些企业更倾向于将其数据完全离线，以获得更高的隐私保护。 本文

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