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Scalability

构建更智能的 API：CrewAI 与 FastAPI 集成指南

构建更智能的 API：CrewAI 与 FastAPI 集成指南

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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💸 利用人工智能每分钟赚 5 美元：懒人轻松赚钱指南 💻

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轻松收入：AI如何让“悠闲”一代的生活更轻松 🦥 辛苦工作的时代已经过去。如今，懒人（没错，你没听错）正在利用数字革命赚取收益。如果你曾梦想在不费吹灰之力的情况下赚钱，人工智能（AI）就是你的黄金票据。 不需要华丽的学位，不需要10小时的工作日，绝对没有压力。只需聪明、简单的步骤，就能将你的沙发变成指挥中心。🛋️✨ 为什么懒惰是新的聪明 🤓 面对现实吧——我们中的

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为什么人工智能代理是好软件

为什么人工智能代理是好软件

为什么（设计良好的）自主系统能如此有效 大约一个月前，我写了以下关于自主 AI 如何能够促进 AI 系统更好软件设计原则的文章。 这篇文章将更深入地探讨和扩展我在那篇文章中讨论的想法。我想这将是结束我们关

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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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代理 RAG 系列：探索 LangGraph 高级工作流程

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介绍 在上一篇文章中，我们介绍了Agentic RAG的概念，强调它如何通过集成自主代理能力来扩展传统的检索增强生成（RAG）框架。在本期中，我们深入探讨LangGraph，这是一个用于协调逻辑工作流程的创新框架。LangGraph使得创建具有复杂推理能力的多代理系统成为可能，是构建Agentic RAG架构的理想工具。 ![](https://wsrv.nl/?u

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利用多代理 RAG 构建企业人工智能应用程序！

利用多代理 RAG 构建企业人工智能应用程序！

作者: Pavan Belagatti 和 Madhukar Kumar 在快速发展的AI领域中，[多智能体检索增强生成](https://readmedium.com/how-to-build-enterprise-ai-apps

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利用 LangGraph 和代理优化工作流程效率：关键功能、用例和集成...

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在生成式 AI 和大型语言模型（LLMs）的背景下，agents 和 LangGraph 是增强 LLM 功能的工具和框架，使它们能够以更灵活和结构化的方式执行任务、做出决策或与复杂工作流程进行交互。以下是每个概念的详细说明及其应用示例。 什么是 LLM 中的代理？ 代理是与 LLM 一起工作的自主程序或组件，能够根据提示和用户输入执行任务、做出决策或与环境互动

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LazyGraphRAG：高效和有效 RAG 的新时代 | 作者：Ankush k Singal | 2024年11月 | Medium

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介绍 在人工智能领域，检索增强生成（RAG）已成为一种强大的技术，以增强大型语言模型（LLMs）的能力。RAG使LLMs能够访问和处理来自外部知识源的大量信息，从而提供更具信息性和综合性的响应。然而，传统的RAG方法在处理大型数据集时可能计算成本高且耗时。 为了解决这些限制，提出了一种称为LazyGraphRAG的新方法。这种创新技术在效率和有效性方面提供了显著的优势，使其成为广泛

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Magnetic-One 如何重新定义多代理人工智能系统

Magnetic-One 如何重新定义多代理人工智能系统

如果你像我一样，总是对 AI 的发展充满好奇，你会知道我们已经到了一个单一模型无法解决高度复杂任务的阶段。引入 Magnetic-One，微软研究院的多智能体 AI 系统，最近引起了广泛关注。我花了一些时间来探索它，相信我，这不仅仅是另一个流行词——它确实有真正的潜力。 以下是我对 Magnetic-One 突出的看法，它如何与我的问题解决方法相一致，以及最重要的，你如何让

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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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Claude 3.5 Sonnet on Amazon Bedrock：人工智能知识库的新时代

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在不断发展的人工智能领域，保持领先意味着要以热情和战略眼光拥抱最新的创新。其中一个在人工智能社区引起轰动的创新是 Anthropic 的 Claude 3.5 Sonnet 模型与 Amazon Bedrock 知识库的最近整合。这不仅仅是一次例行升级——这是我们管理、检索和生成上下文准确响应的方式的重大飞跃。 但是，是什么让 Claude 3.5 Sonnet 如此开创性？为什么

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用于构建多代理系统的 LangGraph、Autogen 和 Crewai 比较研究

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随着我们进入多智能体系统（MAS）的领域，了解专门为此目的设计的各种编程语言至关重要。在本文中，我们将通过比较 LangGraph、Autogen 和 Crewai —— 该领域的三大重要参与者，深入探讨 MAS 开发的世界。 介绍 多智能体系统（MAS）在各个行业中变得越来越重要。MAS是由多个智能体组成的系统，这些智能体相互之间以及与环境进行交互，以实现特定目标。在可用于构建M

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OpenAI 放弃 Next.js 转而使用 Remix 的真正原因

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OpenAI 采取行动背后的惊人原因及其对未来网页开发的影响 过渡介绍 OpenAI 最近在开发者社区引起了轰动，因为它从 Next.js 转向了 Remix。 这一意外的转变让许多人质疑如此重大变化的理由。 但 你能责怪他们吗？ 以下是 大多数开发者对 NextJS 的看法，基于 [这篇](https://www.reddit.com/r/nextj

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