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Workflows

在几分钟内完成数月工作的 100 种人工智能工具

在几分钟内完成数月工作的 100 种人工智能工具

人工智能（AI）的快速发展改变了企业的运作方式，使人们能够在短短几分钟内完成曾经需要几周或几个月的任务。从内容创作到网站设计，AI工具帮助专业人士节省时间，提高生产力，专注于创造力。以下是按功能分类的100个AI工具的全面列表，以及它们在现实世界中的使用实例。 1. 研究工具 研究可能耗时，但人工智能工具使查找、分析和组织数据变得更加容易。**ChatGPT, Cop

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构建惊艳的文本分析管道！LangGraph的奇妙能力揭秘！

构建惊艳的文本分析管道！LangGraph的奇妙能力揭秘！

在本文中，我将向您介绍 LangGraph，这是一个用于构建基于图的工作流的应用程序的令人难以置信的框架，这些工作流在其他情况下将是不可行的。我将分享我对 LangGraph 的经验，它的重要特性，并最终创建一个文本分析管道，以展示 LangGraph 的能力。 理解 LangGraph 本质上，LangGraph 是围绕图形工作流程的概念构建的，其中每个节点作为特定的过程或

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什么是人工智能代理？构建自己的人工智能代理的分步指南。

什么是人工智能代理？构建自己的人工智能代理的分步指南。

下一个大趋势？ Gartner认为AI代理是未来。OpenAI、Nvidia和Microsoft对此寄予厚望——包括Salesforce等公司，它们在AI领域迄今为止表现得相对低调。 毫无疑问，这一事物现在正在迅速发展。 ![](https://wsrv.nl/?url=https://cdn-images-1.readmedium.com/v2/resize:fit:800/1

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代理 RAG 系列：探索 LangGraph 高级工作流程

代理 RAG 系列：探索 LangGraph 高级工作流程

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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解开复杂的人工智能任务：使用 Gemini 2.0、LangGraph 和 Grounded Responses 的多步骤代理

解开复杂的人工智能任务：使用 Gemini 2.0、LangGraph 和 Grounded Responses 的多步骤代理

如何构建不仅理解复杂请求而且能够执行必要步骤以满足这些请求的 AI？ 本文探讨了一种强大的解决方案：由 Gemini 2.0 和 LangGraph 框架驱动的多步骤 AI 代理。这些代理协调复杂的工作流程，并通过基于实际数据的响应增强其推理能力，从 Google 搜索、BigQuery 和第三方 API 获取真实世界的数据。 今日的挑战 第一个重大突破是 LLM。想象一下一

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

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

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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实践：使用 LangGraph 构建代理工作流（Langchain-academy 的主要学习内容） | 第 1 部分

实践：使用 LangGraph 构建代理工作流（Langchain-academy 的主要学习内容） | 第 1 部分

介绍 Langchain 最近推出了一门令人印象深刻的课程，专注于 LangGraph 及其在开发强大的代理和多代理工作流中的关键特性。 在本系列中，我们将探索课程中的基本见解，并创建利用代理工作流的应用程序。在第一部分中，我们将涵盖 LangGraph 的基本概

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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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打造未来：使用 LangGraph 开发自己的语音助手

打造未来：使用 LangGraph 开发自己的语音助手

今天，语音助手已经发展成为智能系统中需要先进自然语言处理的基本组成部分。本文提供了使用 LangGraph 开发语音助手的技术指南，LangGraph 是一个旨在管理复杂代理系统的编排框架。在整个文本中，我们将探讨 LangGraph 如何实现多个节点的协调，从而创建高效且高度可扩展的流程。本指南面向希望利用 LangGraph 功能在 AI 环境中实施解决方案的开发者。 什么是 L

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如何使用 LangGraph 构建人工智能代理：分步指南

如何使用 LangGraph 构建人工智能代理：分步指南

介绍 在人工智能的世界中，检索增强生成（RAG）系统已成为处理简单查询和生成上下文相关响应的常用工具。然而，随着对更复杂的人工智能应用需求的增长，出现了超越这些检索能力的系统的需求。AI代理应运而生——这些自主实体能够执行复杂的多步骤任务，在交互中保持状态，并动态适应新信息。LangGraph，作为LangChain库的强大扩展，旨在帮助开发人员构建这些先进的AI代理，通过启

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用于医疗保健的 LangGraph：综合技术指南

用于医疗保健的 LangGraph：综合技术指南

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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六顶思考帽 + CrewAI 流程：利用人工智能农业做出更明智的决策

六顶思考帽 + CrewAI 流程：利用人工智能农业做出更明智的决策

“当时看起来是个好主意。”- 摘自 *大西部七侠*利用AI代理进行明智决策 “当时看起来是个好主意。”这句台词借自《七侠荡寇志》，常常是我们在反思过去决策时的共同感受。有时，我们不禁想，如果有更多的信息，是否能帮助我们做出更好的选择。但是，我们到底是如何做出决策的呢？我们依赖于自己的知识——存储在脑海中的信息，也许是经过索引和归档的——以及专家的见解。但

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在 LLM 代理框架之间进行选择

在 LLM 代理框架之间进行选择

定制代码代理与主要代理框架之间的权衡 代理正在迎来一个重要时刻。随着多个新框架和新的 投资 的涌入，现代 AI 代理正在克服 [不稳定的起源](https://arxiv.org/html/2405.

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