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Integration

构建更智能的 API：CrewAI 与 FastAPI 集成指南

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目录 · 1. 引言 ∘ 客户支持代理 ∘ 个人财务顾问 ∘ 医疗助手 ∘ 学习伴侣 ∘ 项目管理助手 ∘ 创意合作伙伴 ∘ 智能家居管理器 ∘ 网络安全助手· 2. 搭建基础· 3. 理解 CrewAI ∘ 1. AI 代理 ∘ 2. 工具 ∘ 3. 过程 ∘ 4. 任务· 4. 使用 CrewAI 设置 Fast API· 结论· 了解更多 1. 引言 在2025

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如何开发具有自动互联网搜索功能的免费人工智能代理

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使用 Groq 的免费 API 和 LangGraph 开发一个 AI 代理，以回答用户的问题并根据问题自动调用互联网搜索 如果您不是 Medium 会员，您可以通过此链接阅读完整故事。 生成性人工智能中的代理 AI 方法正在取得进展，并发现多个潜在应用。AI 代理就像数字助手，可以代表用户执行多项任务。它们可以理解用户的问题、整体目标，推理并决定选择最佳行动，并相互沟通

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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！

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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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驯服工具乱象：生成式人工智能代理和工具注册表

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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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掌握CrewAI秘籍 3：如何让你的AI代理获取知识，实现智能对话？

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知识 — CrewAI 在 CrewAI 中，“知识”是允许 AI 代理在执行任务时访问和利用外部信息源的系统。我们可以把它看作是为我们的代理提供了一个参考图书馆，以便在工作时咨询。文本来源：原始字符串、文本文件、pdf 等… 结构化数据：CSV、excel、json 等…上一章： 让我们创建一个新项目来使用“知识” (*openai >> gpt-4o

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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

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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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Claude MCP引领智能代理时代的变革与应用

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最近我们听到了很多关于 AI 代理的消息，我也在测试其中的许多工具。兴奋感实际上始于几年前，像 AutoGPT 和 CrewAI 这样的工具。虽然它们的方法各不相同，但通常涉及 LLM 之间的相互通信以及使用外部工具。这些 **“工具” 本质上是

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从知识到行动：为什么特定领域的法律硕士需要代理人工智能？

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在人工智能不断发展的领域中，有两股强大的力量正在塑造未来：领域特定的大型语言模型 (LLMs) 和 自主 AI。虽然它们各自带来了显著的能力，但当它们协同工作时，其真正潜力得以释放。这种协同作用将 AI 从一个被动的知识库转变为一个能够做出明智决策和采取自主行动的积极问题解决者。 在本文中，我们将探讨为什么单靠领域特定的 LLM 是不够的，并探讨将其与自主 AI 结合如

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如何将人工智能和数据科学融入企业战略

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数据科学咨询 内部咨询指南：如何成功举办为期两天的高管研讨会“我们的行业不尊重传统——它只尊重创新。” — *Satya Nadella，微软首席执行官，2014年致员工的

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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

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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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人类学的 MCP 将让你大开眼界

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相信我，这不是点击诱饵，MCP将彻底改变AI交互的方式 AI技术正在快速发展。 你可能在等待最新的模型，如GPT-5、Gemini 2或Claude 4，但有一件重要的事情需要知道——今天AI的真正力量不仅仅在于拥有最新的模型。 而在于我们如何将这些AI模型与周围的世界连接起来。 在于给予它们正确的工具、数据和上下文，以帮助它们更好地理解。 这就是Anthropic的***模型上下

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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

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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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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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