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Python

使用 Autogen 0.4 构建我自己的概念验证代理

使用 Autogen 0.4 构建我自己的概念验证代理

Autogen 0.4 — 使用代理创建和执行 Python 代码 我的目标是看看我是否可以让代理团队完成我的一些工作，并且我可以将工作委托给代理。目前这只是一个实验。需要更多的工作来创建一个可在生产规模使用的稳定版本。 概述创建一个由代理执行各种任务的协调 首先创建一个可以由代理执行的 Python 脚本 然后执行脚本并存储输出 基于之前的输出创建预测

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Smolagents + Web Scraper + DeepSeek V3 Python = 强大的人工智能研究代理

Smolagents + Web Scraper + DeepSeek V3 Python = 强大的人工智能研究代理

在这段视频中，我将快速演示如何使用 Smolagents、Web Scraper 和 DeepSeek V3 创建一个多代理聊天机器人，为您的业务或个人使用提供强大的代理聊天机器人。 如果您关注 AI 社区，您可能已经注意到许多关于 Nvidia 的病毒视频，其中宣布的 AI 代理价值十亿美元，或者您可能听说过 Zark 说我们明年不会招聘中级工程师。 我问自己，这怎么会发生？当我开

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HuggingFace smolagents：迄今为止最好的多代理框架？

HuggingFace smolagents：迄今为止最好的多代理框架？

比较 Autogen、Langraph、CrewAI、Magentic-One 等 正如你在多个地方所读到的，2025 年是 AI Agents 的年份。马克·扎克伯格甚至公开表示，Meta 将会有中高级工程师担任 AI Agents。 从过去几次发布中可以清楚看出，微软现在拥有 3 个多智能体编排框架（AutoGen、Magentic-One、Tiny-Troupe），Op

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使用 Python 构建您自己的个性化健身 RAG 代理！

使用 Python 构建您自己的个性化健身 RAG 代理！

AI代理 | RAG代理 | Python | DSPy | 健身代理 | 初学者友好 完整且适合初学者的指南：使用 Python 构建您完全个性化的健身 RAG 代理***还不是会员？请随时访问完整文章 [这里](https://readmedium.com/69fe37b803f6?source=friends_link&sk=13d4674246ba

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利用 Gemini 2.0 多模态实时 API 构建实时屏幕共享助手

利用 Gemini 2.0 多模态实时 API 构建实时屏幕共享助手

Gemini 开发教程 V3 在 Gemini 2.0 系列的最后几期教程中，我们建立了一个自托管的实时语音和视频聊天机器人的核心功能，并为其添加了功能调用特性，以便它能够调用外部工具和 API。这些都是具有快速响应、人性化互动和增强推理能力的实用应用，得益于 Gemini 2.0 多模态实时 API。 在本教程中，我们将重点关注模型的另一个实用应用，您可能已经在 Googl

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GPT-4o Python 疯狂制图：即时数据可视化提示

GPT-4o Python 疯狂制图：即时数据可视化提示

来自联合国人口预测数据集的无代码可视化实操 GPT-4o 的自动数据可视化生成工具越来越先进。 您可以上传多个 CSV（和 XSLX）文件，并要求 GPT-4o 查看它们并为您提供文件中的结构和数据值列表。 然后，您可以提示这个 LLM 创建 Python 代码来清理数据，并提供图表和地图的数据可视化。 这非常有用。让我来给您演示一下它是如何工

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Crawl4AI：释放高效网络抓取功能

Crawl4AI：释放高效网络抓取功能

在当今数据驱动的世界中，高效收集和处理信息的能力对于人工智能（AI）应用的成功至关重要。随着人工智能的不断发展，对结构化数据以训练大型语言模型（LLMs）的需求前所未有地高。 引入 Crawl4AI，一个创新的开源 Python 库，旨在简化网页爬取和数据提取，使其成为开发者和人工智能爱好者不可或缺的工具。本文将探讨 Crawl4AI 的功能、特性和使用案例，强调它如何使用户能够利

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揭秘Google Video Analyzer：如何用AI技术实现视频内容的高效分析！

揭秘Google Video Analyzer：如何用AI技术实现视频内容的高效分析！

人工智能工具的进步正以惊人的速度发展，而Google AI Studio的Video Analyzer正是这一创新的证明。如果你对视频分析感兴趣，这个工具及其基础框架是探索人工智能在处理和理解视频内容方面能力的绝佳方式。我在我之前的[文章](https://readmedium.com/googles-new-model-gemini-2-0-gemini-2-0-beats-claude-

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将数据转化为解决方案：使用 Python 和人工智能构建智能应用程序

将数据转化为解决方案：使用 Python 和人工智能构建智能应用程序

一些金融分析师担心人工智能可能无法证明在该领域进行的大规模投资的合理性。虽然我理解他们的担忧，但我的看法有所不同。我既不是AI的乐观派，也不是悲观派——我相信AI有潜力推动创新、提升生产力，并带来可衡量的商业成果。 在我上一篇文章中，我探讨了大型语言模型（LLMs）如何用于结构化非结构化数据。这一次，我想更进一步：展示使用LLMs进行数据结构化的结果如何作为构建智能应用的基础。从而

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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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颠覆AI代理！如何借助Browser Use 实现网络互动的全新突破

颠覆AI代理！如何借助Browser Use 实现网络互动的全新突破

赋能AI代理无缝导航和与网站互动 🖥️🔗🤝在快速发展的人工智能领域，使AI代理能够像人类一样与网络互动是一项重要的进展。 Browser Use 是一个旨在促进这种互动的Python库，使AI代理能够自主导航网站、提取信息和执行任务。 浏览器使用的关键特性 🌟🔧📋视觉和HTML提取：使AI代理能够解释和提取网页中的信息，包括视觉内容和

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掌握Mastodon机器人！用Python轻松创建社交媒体助手的实用指南

掌握Mastodon机器人！用Python轻松创建社交媒体助手的实用指南

我最近在 Mastodon 上发布了一条帖子，在两分钟内被六个其他账户分享。出于好奇，我访问了这些账户的个人资料，发现至少其中一个是技术机器人——这些账户会根据标签（如 #datascience 或 #opensource）自动分享帖子。 Mastodon 目前作为 X（前身为 Twitter）的去中心化替代品正在迅速增长。在这样一个平台上，机器人如何能让我们的日常生活更轻松？风险又是什么

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使用 Gemini 2.0 通过多模态实时 API 构建实时聊天应用程序

使用 Gemini 2.0 通过多模态实时 API 构建实时聊天应用程序

Gemini 开发教程 谷歌推出了 Gemini 2.0 及其预览模型 Gemini 2.0 Flash Experimental，您一定通过视频和文章了解过它。该模型在所有基准测试中大幅超越了其前身 Gemini 1.5 Pro，并且对所有人免费使用，但在 Google AI Studio 中有一些限制。如果您对 Gemini 2.0 有经验或看过关于 Google

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用 Python 构建可投入生产的人工智能助理后台服务 - 第 1 部分

用 Python 构建可投入生产的人工智能助理后台服务 - 第 1 部分

— 学习构建生产就绪应用程序的最佳实践。 *免责声明 — 本文中的内容仅代表我个人观点，不代表我当前或过去雇主的观点。* 通过本综合教程的学习（请按照所有 4 个部分），您将能够使用以下架构中解释的框架开发后端服务： ![](https://wsrv.nl/?url=https://cdn-images-1.readmedium.com/v2/resize:fit:800/

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构建生产就绪的人工智能助理后台服务（Python）--第 2 部分

构建生产就绪的人工智能助理后台服务（Python）--第 2 部分

— 使用 LangGraph 构建多代理 RAG 系统 + 用授权密钥头保护您的应用程序 *免责声明 — 本文内容仅代表我个人观点，不代表我当前或过去雇主的立场。* 在上一部分（[第 1 部分](https://readmedium.com/build-production-ready-ai-assistant-backend-service-in-python-part-

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构建生产就绪的人工智能助理后台服务（Python）--第 3 部分

构建生产就绪的人工智能助理后台服务（Python）--第 3 部分

— 使用授权密钥保护您的应用程序 + 通过实际的 MongoDB 数据库和语义缓存能力提升后端吞吐量服务 *免责声明 — 本文中的内容仅代表我个人观点，与我当前或过去的雇主无关。* 回顾一下在 [第一部分](https://readmedium.com/build-production-ready-ai-assistant-backend-service-in-python

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Crawl4AI：您的终极异步网络爬行伴侣 🕷️🤖

Crawl4AI：您的终极异步网络爬行伴侣 🕷️🤖

Crawl4AI 是一个 开源 Python 库，旨在简化网络爬虫并轻松提取网页上的有价值信息。无论您是将其集成作为 REST API，还是直接在您的 Python 项目中使用，Crawl4AI 都提供了一种 强大、灵活 和 完全异步 的解决方案，专为大型语言模型（LLMs）和人工智能应用量身定制。 介绍 Crawl4AI 旨在 **简化

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使用 Ollama 构建代码分析助手：本地 LLM 分步指南

使用 Ollama 构建代码分析助手：本地 LLM 分步指南

想要一个完全在本地机器上运行的 AI 驱动代码审查工具吗？在这个两部分的教程中，我们将使用 ClientAI 和 Ollama 来构建这样一个助手。 我们的助手将分析 Python 代码结构，

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顶点人工智能 Gemini 2.0 Flash 开发人员入门指南

顶点人工智能 Gemini 2.0 Flash 开发人员入门指南

Gemini 2.0 已经到来，带来了为这个新代理时代构建的下一代能力。Gemini 2.0 Flash 现在可以通过 [Vertex AI Gemini API](https://cloud.google.

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使用 Python 免费构建营销专家聊天机器人！

使用 Python 免费构建营销专家聊天机器人！

使用 Python 和 DSPY 构建的营销聊天机器人 构建您的营销专家助手，专门用于回答您所有的营销相关问题，使用 Python 和 DSPy。***还不是会员？请随意访问完整文章 [here](https://readmedium.com/build-a-marketing-expert-chatbot-using-python-for-free-5fe04e0

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OpenAI 第 4 天：Canvas 向所有人开放，扩大协作式人工智能工具的使用范围 | 作者：Raju Singh | 2024 年 12 月 | Medium

OpenAI 第 4 天：Canvas 向所有人开放，扩大协作式人工智能工具的使用范围 | 作者：Raju Singh | 2024 年 12 月 | Medium

2024 年 12 月 10 日，OpenAI 继续其“12 天 OpenAI”活动，宣布全面发布 Canvas，这是一款专为写作和编程设计的协作工具，现在所有用户都可以使用。最初仅提供给 ChatGPT Plus 和 Team 订阅用户，Canvas 现在对免费用户开放，将先进的 AI 辅助功能带给更广泛的受众。 让我们看看第 4 天带来了什么。 第4天宣布了什么？

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利用 CrewAI 为自动化 EDA 构建人工智能代理协作框架

引言：数据探索的新纪元 在当今这个数据驱动的世界中，企业不断寻求从庞大的数据集中提取可操作的洞察。传统上，这项任务一直是熟练数据科学家的领域，他们花费大量时间探索和分析数据。但如果我们能够自动化这个过程呢？如果一个由人工智能驱动的系统能够对数据提出有见地的问题，彻底分析数据，并呈现详细报告——所有这些都只需最少的人为干预？这正是我们的项目旨在通过利用CrewAI代理框架来实现的目标。

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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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使用 Magentic-One 多代理人工智能系统阅读文档和编码功能

使用 Magentic-One 多代理人工智能系统阅读文档和编码功能

Magentic-One 旨在通过利用多个具有专业能力的 AI 代理来简化复杂任务。我之前的一篇文章 也介绍了 Magentic-One。最近，我开始开发一个移动应用程序（名为“MotionLab”），

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使用 CrewAI 构建多代理系统

使用 CrewAI 构建多代理系统

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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用于医疗保健的 LangGraph：综合技术指南

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构建生产就绪的医疗运营代理 LangGraph简介什么是 LangGraph？ LangGraph 是一个 Python 库，旨在构建具有状

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2025 年成为人工智能工程师的终极路线图

2025 年成为人工智能工程师的终极路线图

介绍：乘风破浪的人工智能 世界正经历一场人工智能的淘金热，像谷歌、特斯拉和亚马逊这样的公司正在向人工智能投资数十亿美元。对于那些有抱负的人来说，人工智能工程师的角色已成为最有前途的职业之一，融合了尖端技术、解决问题的能力和创造力。如果你准备好迎接这个挑战，这份指南将带您通过逐步的、按周的路线图，帮助您在2025年开启人工智能职业生涯。 这份路线图提供了一个详细、现实的8个月学习

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2025 年成为人工智能工程师的路线图

2025 年成为人工智能工程师的路线图

如何在2025年成为AI工程师 有没有想过构建能够思考、学习和解决复杂问题的系统需要什么？几年前，我也很好奇——AI是一个未来主义的概念，我不知道从哪里开始。现在，随着我们迈入2025年，成为AI工程师比以往任何时候都更加容易。如果你在这里，你可能对如何从零开始进入这个领域感兴趣。好消息是？不需要成为计算机天才或数学奇才。只需一个清晰的路线图、奉献精神和正确的资源，你就能做到。

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Mojo，比 Python 快 90,000 倍，终于开源了！

Mojo，比 Python 快 90,000 倍，终于开源了！

2024年3月29日，Modular Inc.宣布开源Mojo的核心组件。 Mojo是一种专门为编写人工智能软件而设计的编程语言，去年八月正式发布。自那时以来，它已经吸引了超过175,000名开发者和50,000个组织。 人工智能模型通常使用多种编程语言编写。开发者通常使用Python实现神经网络的最简单部分，因为它易于学习，但相对较慢。其余代码通常用C++编写，虽然速度更快，但学习起来更复

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