搭建一个能够自动执行网页任务的 AI Agent 听起来很酷炫，但往往会被复杂的 Python 环境配置、依赖管理以及各种错误困扰。本文将以 Deep Shah 的文章为蓝本，深入解析如何利用 LLM 模型（如 Gemini 或 OpenAI）结合浏览器自动化工具（browser-use, Playwright）和 Web UI，创建你自己的 AI Agent，并自动化诸如 Sauce Demo
引言： 在瞬息万变的技术浪潮中，AI技术正以惊人的速度渗透到各个领域，包括长期以来面临数据爆炸挑战的IT服务行业。我有幸参与了2025年5月9日举办的AI Fridays Hackathon，亲身经历了如何通过 AI智能体，在短短一天内，将看似混乱的 IT服务数据转化为可操作的洞察力，并构建一个赋能 IT服务的智能知识库。 这次活动不仅展现了大模型的巨大潜力，更体现了团队合作、创新思维和解决实际问
随着大模型技术的日益成熟，仅仅提升单个智能体的智能水平已经无法满足复杂问题的解决需求。自主Agent之间的有效协同，成为了推动人工智能发展的新引擎。本文将深入探讨Agentic Patterns（智能体模式），这些可复用的协同策略定义了多个自主Agent如何协作解决复杂任务，从文档摘要到软件开发再到业务流程自动化，其应用前景广阔。我们将剖析六种典型的Agentic Patterns，分析其优缺点，
在 大模型 应用日益普及的今天，如何有效地管理和利用模型的 上下文记忆，成为了提升 AI 智能体 性能的关键。本文将深入探讨一种基于 SQLite 的创新方法，帮助开发者构建更强大、更高效的 AI 智能体，使其在处理复杂任务时能够更好地保持状态、避免重复劳动并实现智能决策。 1. 传统方案的局限性：文件日志的瓶颈 在 AI 智能体 的早期开发阶段，常见的做法是使用日志文件来记录智能体的运行状态和上
随着人工智能技术的飞速发展，单一智能体在处理复杂问题时常常显得力不从心。多智能体系统 (Multi-Agent Systems) 应运而生，它通过多个智能体之间的协作与交互，可以更高效、更灵活地解决问题。本文将探讨如何利用 Semantic Kernel SDK 和 Azure AI Agent Service 构建强大的多智能体系统，并重点介绍 Semantic Kernel SDK 在其中扮演
当今人工智能（AI）发展迅猛，涌现出许多能够执行复杂任务的智能AI Agent。然而，这些Agent往往孤立运行，无法像人类团队一样进行高效协作，这无疑限制了AI潜力的发挥。如何打破AI Agent之间的壁垒，实现真正的Agent to Agent (A2A) 协同，将是人工智能领域下一个重要的突破口。本文将深入探讨A2A平台，这一旨在构建人工智能协同未来的创新解决方案，以及其在人机协作方面所带来
在当今人工智能 (AI) 快速发展的时代，构建能够自主完成复杂任务的 AI 智能体至关重要。本文将深入探讨如何利用 FastMCP、LangChain 和 LangGraph 构建一个远程 MCP (Model Context Protocol) 服务器和客户端，从而赋能 AI 智能体，使其能够与外部工具进行交互并完成更复杂的任务。我们将通过一个实际的数学计算案例，详细讲解整个流程，并分析其背后的
在大模型（LLM）技术日新月异的今天，人工智能Agent也在不断进化。本文将深入探讨一种新型Agent——ReAct Agent，它通过将推理（Reasoning）与行动（Acting）相结合，弥补了传统AI Agent在复杂任务处理上的不足。我们将对比ReAct Agent与传统AI Agent的差异，分析ReAct Agent的优势，并探讨其在实际应用中的价值。 什么是ReAct Agent？
人工智能体 (AI Agent) 工作流正在改变知识工作者与技术互动的方式。尽管人工智能体在执行复杂任务时展现出高度的自主性，但为了确保准确性和可靠性，强大的人工监督仍然至关重要。本文将深入探讨人工智能体工作流的定义、人工监督的角色、准确性挑战以及如何通过人机协作来提升性能。 什么是人工智能体工作流？ 人工智能体工作流是指由人工智能体自主执行多步骤任务的过程。这些人工智能体由先进的大型语言模型 (
2025年5月13日，在Interrupt开发者大会上，LangChain创始人Harrison Chase就AI的未来发表了鼓舞人心的演讲，他分享了构建AI Agent过程中面临的巨大挑战和深刻见解。本文将基于Chase的观点，深入探讨构建卓越AI Agent所需的四大关键技能：提示工程、工程技术、产品思维和机器学习基础，并结合实际案例，阐述如何运用这些技能打造真正赋能业务的AI解决方案。 从原
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