随着大模型技术的飞速发展，AI Agent（智能体）正逐渐渗透到我们生活的方方面面。然而，要构建真正具备自主性和智能的AI Agent，仅仅依靠强大的计算能力和复杂的算法是不够的，更重要的是赋予它们记忆力。本文将深入探讨AI Agent的记忆机制，包括短期记忆、长期记忆以及如何有效地管理记忆，并以Email Agent为例，阐述如何一步步构建拥有记忆功能的智能体。 1. AI Agent 记忆的本
面对大型语言模型 (LLM) 不断上涨的价格，我们是否能找到一种更经济实惠的文本生成解决方案？本文将深入探讨文本扩散模型这种新兴技术，它将语言视为一种概率场，而非简单的序列。这种创新方法或许能为我们开启一个更快、更廉价的 AI 文本生成新时代。 LLM 价格上涨的困境： Gemini 1.5 Flash 的落幕 近年来，大型语言模型（LLM）在自然语言处理领域取得了显著的进展。然而，LLM 的使用
周末的一次深入探索，彻底颠覆了我对AI Agent的认知。曾经以为需要复杂编排的ReAct Agent，如今已经演变为一种更简洁、更高效的架构。与其说我们在构建复杂的编排框架，不如说我们正在为强大的推理模型提供工具和环境，让它们能够自主地完成复杂的任务。本文将深入探讨这一范式转变，从LangGraph的演变到推理模型的崛起，揭示AI Agent领域正在发生的深刻变革。 ReAct的演变：从复杂编排
大型语言模型（LLMs），例如 Gemini 和 ChatGPT，在理解和生成文本方面表现出色，但它们在预测时间序列数据方面同样拥有巨大潜力。本文将探讨一种名为 TimeCAP（Time-series Contextualization and Prediction，时序数据语境化和预测）的创新框架，它利用 LLMs 的强大能力来理解和预测随时间变化的数据，例如股票价格、天气变化或患者健康趋势，从
在构建AI应用的过程中，利用大型语言模型的能力至关重要。LangChain作为一个强大的框架，简化了与这些模型的交互，提供了模型选择、提示词设计以及输出解析等关键工具。本文将深入探讨LangChain的核心构建模块，包括模型、提示词和输出解析器，并结合实际案例，阐述它们在构建AI应用中的作用。 模型：LangChain的动力引擎 LangChain的核心在于利用各种模型生成智能响应。这些模型，例如
GPT（Generative Pre-trained Transformer）这类生成式模型的强大，常常让人产生“人工智能”已经触手可及的错觉。然而，透过表象，我们发现驱动它们的并非真正的理解或创造力，而是惊人的预测能力，是数学公式背后概率的精妙运用。本文将深入剖析GPT的本质，解构其“生成”能力的奥秘，并展望这项技术的未来发展方向。 生成的本质：概率的炼金术 在机器学习领域，生成模型与判别模型的
Prompt Engineering（提示工程）已经成为解锁大型语言模型（LLM）潜力的关键技能。本文将深入探讨提示工程的基础知识，揭示其重要性，并提供实用的技巧和策略，帮助你从零开始，成为一名提示工程领域的专家。 在人工智能领域，一个有趣且日益重要的现象正在发生：两个经验水平相当的开发者，面对相同的项目需求，却在使用人工智能工具时表现出截然不同的结果。一个开发者能够持续地从AI那里获得干净、可用
AI的“童年”：从班加罗尔到全球，印度引领大模型技术的“体验式学习”革命
人工智能（AI）正在经历一场深刻的变革，如同孩子学习成长一般，从最初的“死记硬背”向更具适应性和创造性的“体验式学习”转变。 这场变革的核心在于模仿人类的学习方式，让AI不再仅仅是执行预设指令的机器，而是能够通过经验、试错和反馈不断提升自身能力的智能体。 印度，尤其是班加罗尔这样的科技中心，正站在这场变革的前沿，引领着全球AI技术的创新发展。 核心关键词：体验式学习 传统的AI开发模式侧重于向机器
在人工智能领域，如何让 AI 模型更有效地与外部世界互动，获取实时数据，并执行复杂任务，一直是研究人员和开发人员关注的焦点。模型上下文协议 (MCP) 的出现，为解决这一难题提供了全新的思路。作为一种开放标准，MCP 旨在通过统一的接口将 AI 模型连接到外部数据源和工具，极大地简化了 AI 集成过程，尤其是在检索增强生成 (RAG) 和 Agentic AI 应用中，展现出强大的潜力。本文将深入
在大模型和生成式AI（GenAI）时代，对实时数据的需求达到了前所未有的高度。无论是构建“ChatGPT-for-CX”这样的客户体验应用，还是实现动态报价引擎，都依赖于毫秒级新鲜的数据。传统的批量ETL流程已无法满足这种需求，每一个点击、每一次滚动、每一个传感器信号都必须通过一个具有高韧性的 数据流 管道进行处理。 Apache Kafka (作为事实日志) 和 Apache Flink (作为
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