在人工智能领域，多智能体协同是实现更复杂任务的关键。本文将深入探讨一种名为 A2A 与 MCP 结合使用的系统，揭示多智能体 AI 系统幕后的运作机制，了解智能体如何相互通信、利用外部工具，以及如何构建一个灵活且可扩展的系统。A2A (Agent to Agent Protocol) 允许智能体之间相互发现和通信，而 MCP (Model Context Protocol) 则使智能体能够调用外部
你是否曾经历过，满怀期待地让 LLM (大型语言模型) 为你撰写一篇博客文章，却只能眼巴巴地盯着加载指示器，不知是浏览器崩溃了还是 AI 还在苦苦挣扎？ 今天，我们将解决这个问题，构建一个能够执行繁重任务（如撰写完整文章）且不会卡死的 AI Web 应用。 你将能够实时看到进度更新，随时了解 AI 的工作状态，让长时间运行的 AI 任务变得快速且互动。 1. 告别“死亡旋转”：长任务为何让应用崩溃
想象一下，你是否曾经梦想过拥有一个完全属于自己的 AI 助手，能够满足你个性化的需求，例如查询天气、获取新闻、甚至是控制智能家居设备？现在，借助 MCP (Model Context Protocol) 协议 和强大的 LangGraph 框架，这个梦想触手可及。本文将带你一步一步地了解如何创建和使用本地 MCP 工具，让你能够完全掌控你的 AI 超能力。 理解 MCP (Model Contex
想要在日新月异的人工智能领域占据一席之地，尤其是在ChatGPT和其他大语言模型（LLM）中获得搜索引擎排名吗？现在，机会来了！Matt Merrick推出了一门完全免费的 AI SEO 课程，旨在帮助你掌握在这些前沿平台上提升网站排名的所有必要技能。 这项课程提供全方位的指导，涵盖了从HTML代码设计到SEO策略微调的各个方面，同时深入剖析 大语言模型的工作原理。通过理解LLM，你将能更有效地优
互联网的黎明破晓时，我们曾惊叹于代码解放了信息传播。如今，大模型（LLM）的出现，正掀起一场更为激进的创造力解放运动。想象一下，一位从未接触过后端开发的42岁印度浦那面包店主Melinda，如今运营着一个日访问量高达1.1万的全球食谱博客。她坦言：“我从未想过能建立这样的东西。老实说，我过去常常在谷歌上搜索‘什么是后端？’” 这并非个例。在大模型的赋能下，越来越多像Melinda一样的普通人，正在
2022年11月，OpenAI的ChatGPT横空出世，瞬间引爆了大模型（LLM）领域。随后，各大科技巨头纷纷入局，力图在这一新兴赛道中占据一席之地。然而，在众多竞争者中，Anthropic推出的Claude以其独特的Artifacts功能脱颖而出，在某些特定场景下展现出超越ChatGPT的潜力。本文将深入探讨ChatGPT和Claude的差异，特别是Claude的Artifacts功能，分析其在
近年来，诸如GPT-4和Mixtral等大语言模型(LLM)彻底改变了通信、教育、科研和工业等领域。这些模型能够执行复杂的任务，包括翻译、自动文本生成、对话系统和创意活动。然而，隐私、合规性和经济因素仍然是核心挑战。因此，本地大语言模型(LLM)，即直接在自有硬件上部署和运行的模型，正变得越来越重要，并提供了关键的战略优势。本文将深入探讨本地LLM的特性、优势、挑战以及如何实际部署它们。 领先的本
核心关键词: Gemini 2.5 Pro, Nano Browser, 浏览器自动化, AI自动化, 效率提升, 免费工具, 无代码, AI Agent, 在线任务, 生产力 文章正文: 欢迎来到未来，或者说，欢迎来到当下！你的浏览器不再仅仅是浏览网页的工具，而是可以帮你完成工作的智能助手。告别耗时耗力的点击、输入和切换标签，借助 Gemini 2.5 Pro 和 Nano Browser Ch
人工智能的飞速发展，特别是 OpenAI 的 ChatGPT 系列大模型，例如 GPT-4o、GPT-4、o3 和 o3-mini，正引领着一场深刻的变革。 尽管人们普遍关注其编写代码或生成文本的能力，但其潜力远不止于软件开发。本文将深入探讨 ChatGPT 在医疗、心理、法律、会计等多个领域的专业和学术评估中的表现，剖析这些 大模型 在各个领域的应用潜力与局限性，并展望 大模型 的未来发展趋势。
在当今数据驱动的商业环境中，企业内BI(Business Intelligence)报表的数量不断增长。如何帮助用户快速找到所需信息，成为了提升数据洞察效率的关键。本文将深入探讨如何利用 RAG (Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成) 和 LLM (Large Language Model，大型语言模型) 技术，构建更智能、更高效的 BI 报表搜索系统。通过
llmtrend