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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

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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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生成式人工智能用户体验--为企业开发创新使用案例

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实用设计创新 一个用于设计创新且合适的企业生成式AI体验的框架 为了创建用户会采用和使用的创新生成式AI体验，我们需要确保这些体验能够提供适当的响应。为此，这些体验需要接受如何运作的业务培训，如何进行评估，公司的目标、流程和过程，如何在不同情境中讨论公司，以及如何将活动如计划和项目相互关联。 消费者使用场景往往简单且专注于满足个人需求。复制简历美化体验并不能帮助企业

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使用 CrewAI 构建多代理系统

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AI代理正在通过独立分析数据、做出预测和推荐最佳行动来改变各个行业。这些智能程序不仅擅长独立执行任务，还在与其他代理协作方面表现出色，使它们在销售、市场营销和教育等领域成为宝贵的资产。 例如，在市场营销中，AI代理可以评估客户偏好，识别个人兴趣，并制定个性化的活动，以促进客户参与和满意度。在教育中，这些代理同样可以被利用来个性化学习路径，通过将课程与学生的独特需求和目标对齐来增强教育体

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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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本地探索 Swarm 多智能体框架

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Swarm 是一个实验性样本框架，用于模拟轻量级多智能体框架，旨在教育目的。通常它与 Open AI Key 一起使用，但我们可以更改为使用本地的 Ol

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