MANUS AI代理概述
llmtrend Monica公司的MANUS AI代理，由首席科学家季一超和AI产品经理张涛等关键团队成员共同打造，他们为项目带来了丰富的技术专长。MANUS项目以其在GAIA基准测试中的卓越表现而闻名，超越了OpenAI的模型（例如Deep Research）。
Agent
评估AI代理：使用Arize Phoenix
Arize Phoenix提供了一个集中化的平台，让您可以在一个地方实时追踪、评估和调试代理的决策。您可以深入了解代理的内部工作流程，从而调试问题、优化性能，并确保代理按预期行为。通过Arize Phoenix，我们可以深入了解AI代理的内部工作流程，并对其进行系统化的评估和优化。
Agentic AI：理解人工智能的下一次进化
Agentic AI代表了人工智能的一个重要进步，超越了传统的对话和推理模型，朝着具有真正自主性的系统发展。通过理解预定义工作流程和真正的AI代理之间的区别，我们可以更好地欣赏这种新兴技术的独特能力和挑战。AI代理可以被定义为完全自主的系统，能够独立使用工具执行任务。
AI Agents尚未准备好：未来智能代理的挑战与机遇
AI代理的发展受到了标准化架构和基础功能的增强的推动，这些基础功能包括语言理解和任务自动化。这些进步得益于基础AI技术的广泛采用和研究。然而，尽管取得了一定的进展，AI代理在某些关键领域仍然落后。AI代理的成熟度和实用性仍然存在许多挑战.
探索 smolagents：由 Hugging Face 提供的轻量级 AI 代理框架
smolagents 是一个轻量级框架，用于构建自主的 AI 驱动代理。它以极简的架构设计，使开发者能够在不依赖大型、单一模型的情况下实现特定任务的 AI。smolagents 由 Hugging Face 提供，为轻量级、高效的 AI 代理提供了一种全新的解决方案。
AI搜索与总结应用：Gemini 2 Flash与Crew AI的逐步指南
构建一个AI驱动的系统需要有良好的架构设计、高效的实现和流畅的工作流程。本文将构建一个完全自动化的AI搜索研究助理，使用Gemini Flash 2、Crew AI、Google Search（Serper API）和Google Scholar API。
解码知识图谱（KG）、大模型（LLM）与智能体（Agent）：简易指南
知识图谱是一种特殊类型的图，它由节点和边构成，用于描述现实世界中各种实体之间的关系。其中，节点代表各种 “事物” 或实体；边则表示节点之间的联系，像 “居住在”“位于”“购买” 等关系。与普通图不同的是，知识图谱为节点和关系添加了标签和属性，使其包含丰富的信息。
从Prompt Engineering到AI代理：AI代理工程的崛起
AI领域开始探索一种更为先进、灵活且可扩展的交互方式——AI代理。AI代理旨在通过构建具有自主决策和行动能力的AI代理，实现更高效、智能的人机交互。尽管在实施过程中仍面临诸多挑战和限制因素，但随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，AI代理将为人们的生活带来更多便利和智能化体验。
LangGraph、CrewAI 和 AutoGen 剖析：AI Agent框架的差异与选择
AI Agent正深度融入各个行业。而在构建 AI 智能体时，选择合适的AI Agent框架成为决定项目成败的关键因素。LangGraph、CrewAI 和 AutoGen 这三款框架各有千秋，分别在灵活性、易用性和专业性等方面展现独特优势
llm agent框架介绍：使用LangGraph构建Agent
llm agent框架LangGraph是一个基于LangChain库的扩展工具，它专为构建有状态的多主体应用而生。LangChain允许开发者定义计算链，而LangGraph则在此基础上引入了循环计算的能力，使得应用程序能够像智能体一样，并根据当前状态决定下一步的行动。