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Generative

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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2025 年应关注哪些 GenAI 主题？

2025 年应关注哪些 GenAI 主题？

今年的生成式人工智能趋势 2025年已经过了几天，生成式人工智能的浪潮看起来势不可挡。2024年我们经历了许多激动人心的时刻，LLMs、框架、机制等以子弹般的速度发布。 那么2025年会有什么期待？ 1. 小型 LLMs 忘掉那些消耗你所有 GPU 能力的大型模型吧。我们正朝着更小、更高效的语言模型迈进，这些模型依然强大。这些精简的模型更易于部署，运行成本更

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使用 PydanticAI 框架构建多代理 LLM 系统：创建人工智能系统的分步指南...

使用 PydanticAI 框架构建多代理 LLM 系统：创建人工智能系统的分步指南...

Pydantic是Python生态系统中的一大力量，拥有超过2.85亿次的月下载量，一直是Python项目中稳健数据验证的基石。现在，它的创造者们正在前往AI的前沿领域，推出Pydantic AI，这是一个旨在构建由生成式AI驱动的生产级应用程序的框架。在本文中，我们将深入探讨Pydantic AI的独特之处、其关键特性以及与其他智能体框架的比较。 Pyd

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生成式人工智能与社交媒体

生成式人工智能与社交媒体

不明显的出路 在我们新的人工智能世界中，最大的恐惧之一是我们会失去人性。社交媒体将完全失去社交的方面。我想这会使其变成“媒体”。 主要的担忧是，人工智能将生成社交媒体帖子，然后其他人会使用人工智能进行回复。这将创造一种垃圾内容循环，慢慢将真实的人类推开。 ![](https://wsrv.nl/?url=https://cdn-images-1.readmedium.com

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用于情感分类的传统人工智能与生成式人工智能

用于情感分类的传统人工智能与生成式人工智能

5种文本分类的方法（即使没有训练数据） 介绍 本文重点讨论来自Flipkart客户评论数据集的产品评论情感分析。 情感分析是自然语言处理（NLP）中的一项关键任务，

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驯服工具乱象：生成式人工智能代理和工具注册表

驯服工具乱象：生成式人工智能代理和工具注册表

管理生成式 AI 代理工具的实用指南 概述 生成式AI代理积极与其环境互动以实现目标，严重依赖工具。随着企业的扩展，它们使用的代理往往会积累数十、数百甚至数千种不同类型的工具——数据工具、代码工具、API等——这使得有效管理成为一项重大挑战。本文重点介绍工具注册表，这是管理生成式AI代理所使用工具的关键组成部分。它解释了为什么中央工具目录是必不可少的，以及它如何改善可重

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2025 年最著名的 21 个 RAG 框架

2025 年最著名的 21 个 RAG 框架

通过高级检索增强生成技术革新人工智能 披露：我使用GPT搜索。整篇文章仍由我草拟。我的写作风格倾向于自信和分析性，相比之前的文章，不依赖于ChatGPT辅助写作。感谢您与我一起参与这段旅程，我希望在未来几年继续为您提供价值！通过支持我来提供建议。 截至2025年1月4日， 免责声明：[类似](https://sebastian-petrus.medium.

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揭秘PydanticAI：打造高效AI代理的终极利器！

揭秘PydanticAI：打造高效AI代理的终极利器！

PydanticAI 是一个 Python 代理框架，旨在减少使用生成式 AI 构建生产级应用程序的痛苦。 FastAPI 通过提供创新且人性化的设计，彻底改变了 web 开发，其基础是 Pydantic。 同样，几乎所有的代理框架和 Python 中的 LLM 库都使用 Pydantic，然而当我们开始在 [Pydantic

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使用 PydanticAI 框架构建多代理 LLM 系统：创建人工智能系统的分步指南...

使用 PydanticAI 框架构建多代理 LLM 系统：创建人工智能系统的分步指南...

Pydantic 是 Python 生态系统中的一股强大力量，拥有超过 2.85 亿次的月下载量，一直是 Python 项目中稳健数据验证的基石。现在，它的创造者正在进军前沿的 AI 领域，推出 Pydantic AI，这是一个旨在构建由生成式 AI 驱动的生产级应用程序的框架。在本文中，我们将深入探讨 Pydantic AI 的独特之处、其关键特性，以及它与其他

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选择适合您的双子座人工智能模型：从 Flash 到专业

选择适合您的双子座人工智能模型：从 Flash 到专业

原文 发布于 Premier Cloud 博客谷歌发布了多个 Gemini 模型，彻底改变了 AI 驱动工具的格局，使生成性 AI 对个人、开发者和企业而言更加可及和强大。这些模型由 DeepMind 开发，代表了生成性

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GenAI Studio：构建、管理和分析用于 POC 和生产的生成式人工智能用例

GenAI Studio：构建、管理和分析用于 POC 和生产的生成式人工智能用例

您构建和管理生成式 AI 解决方案的中心 什么让 Gen AI Studio 令人兴奋？ 生成式 AI 正在重新塑造我们对问题解决、创造力和效率的思考。然而，构建 AI 解决方案可能会因为技术复杂性而让人感到畏惧。Gen AI Studio 弥补了这一差距——让您能够创建、完善和分析 AI 用例，而不必被编码的复杂性所困扰。 **Gen AI Studio 的主要

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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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生成式人工智能用户体验--为企业开发创新使用案例

生成式人工智能用户体验--为企业开发创新使用案例

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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探索类比数据配色方案的人工智能生成建议

探索类比数据配色方案的人工智能生成建议

类比色彩和谐是指在色轮上相邻的至少三种颜色。这种色彩方案可以创造出令人愉悦的色彩组合，但在应用于数据可视化时，可能会面临色盲测试不合格的风险。生成式AI能否通过提供通过色彩缺陷测试的类比建议来帮助数据色彩方案设计？在这里，我将探讨这个问题。让我们首先更详细地回顾一下类比色彩和谐、色彩缺陷以及生成式AI系统的概念。 类比色彩和谐： 色彩和谐是选择在色轮上能很好地配合在一起的颜色

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在人工智能和技术领域保持领先地位的 10 项必学技能 📚

在人工智能和技术领域保持领先地位的 10 项必学技能 📚

在人工智能和科技这样一个动态的行业中，保持领先意味着不断提升你的技能。无论你是希望深入了解人工智能模型性能、掌握数据分析，还是希望通过人工智能转变传统领域如法律，这些课程都是你成功的捷径。以下是一个精心策划的高价值课程列表，可以助力你的职业发展，并让你始终处于创新的前沿。 1. 生成性人工智能简介课程: [生成性人工智能简介](https://genai.works

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2024 年 10 个行业的 50 多个最佳生成式人工智能应用案例

2024 年 10 个行业的 50 多个最佳生成式人工智能应用案例

展望2024年，生成式AI（Gen AI）正日益被视为推动各行业转型的关键技术。这一演变标志着传统AI在预测和分析角色上的转变，转向Gen AI的创造性能力，使企业能够自动化复杂任务，促进创新，并提供高度个性化的客户体验。根据最近的分析，投资于AI的企业效率提升可达30%，而实施Gen AI的企业则进一步优化了他们的工作流程和成果。 在本文中，我们深入探讨了十大领先行业中50多个具有影响力

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生成式人工智能在市场研究和情报领域的应用：优势、用例和策略

生成式人工智能在市场研究和情报领域的应用：优势、用例和策略

利用AI转变市场情报 生成式AI正在改变企业进行市场研究和情报的方式，使数据分析变得更快、更深入。传统的市场研究方法高度依赖手动数据收集、调查分析和竞争对手研究，这些方法往往耗时且范围有限。生成式AI则允许公司即时分析庞大的数据集，生成可能被忽视的洞察，并创建帮助更准确预测趋势的预测模型。从综合数据报告到创建高层次摘要，生成式AI加速了决策过程，使市场洞察更加易于获取。 除了

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您必须了解的 25 个顶级生成式人工智能术语

您必须了解的 25 个顶级生成式人工智能术语

掌握关键概念，以清晰的解释、实际应用和深入的资源在生成性人工智能领域脱颖而出 生成性人工智能确实是各行业中的关键技术；因此，理解生成性人工智能的核心概念对任何技术专业人士及其他领域的人士来说都是至关重要的。以下综合指南涵盖了25个必须了解的生成性人工智能术语，提供清晰的定义、实际的例子和其他资源，以加深您的知识。无论是为面试做准备、参与人工智能项目，还是跟上这个快速变化领域的动态，

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利用 Gen AI（OpenAI API）构建智能测试自动化

利用 Gen AI（OpenAI API）构建智能测试自动化

我们都知道 UI 测试非常脆弱。它们可能因各种原因而失败，其中一个最大的问题是 UI 定位器的变化。很难想象我们如何能让它们足够智能，以理解定位器何时发生变化，并在测试中出现定位器问题之前防止测试运行。你没听错！现在是 2024 年，自动化测试工具已经取得了长足的进步。在与这些工具打交道近 18 年后，从 Mercury Winrunner 到 Playwright，我们现在可以利用

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人工智能代理产品经理和人工智能代理工程师的崛起

人工智能代理产品经理和人工智能代理工程师的崛起

想象一个未来，生成式AI不仅仅是响应查询，而是主动解决商业各个方面的复杂问题。这不是科幻小说，而是生成式AI代理迅速逼近的现实。这些代理有望彻底改变公司的运营，并激发一波新的创新，从简化供应链到优化产品开发，再到转变客户互动。 在过去一年多的时间里，我一直在构建生成式AI应用和代理，亲眼见证了这些技术如何深刻重塑商业流程。AI的潜力巨大，从以空前高效处理客户查询的支持代理，到推动商业运

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