当前，人工智能(AI)领域正经历一场深刻的变革，这场变革的核心在于大语言模型(LLM)与自动化技术的深度融合，催生出一种全新的AI形态——Agentic AI（自主智能体）。本文将深入探讨这一融合趋势，剖析其背后的技术驱动力，并通过实际案例展望其在重塑商业、工作和生活等领域的巨大潜力。从被动工具到主动伙伴，Agentic AI的崛起，预示着人机协作新时代的到来。 1. 大语言模型：Agentic
近年来，大型语言模型（LLM）技术取得了飞速发展，为我们带来了前所未有的智能应用。本文将引导你使用 Python 语言和 Ollama 工具，从零开始构建一个简单的 AI Agent，并将其与本地 LLM 集成，实现自然语言交互和工具调用。通过本文，你将了解到如何利用本地 LLM 的能力，打造一个完全离线、可定制的 AI 助手。 1. 本地 LLM 驱动的 AI Agent 的优势 传统的 AI
关键词：Langchain、智能体(Agent)、结构化工具、非结构化工具、缺失值处理、上下文记忆、大模型(LLM)、Pydantic、SpaCy、Hallucination(幻觉) Langchain作为构建基于大模型(LLM)的复杂智能体(Agent)框架，正受到越来越多的关注。在Langchain中，选择结构化工具还是非结构化工具是一个重要的设计决策。本文深入探讨这两种工具在处理输入数据缺失
Zapier 通过其工作流自动化功能革新了工作方式，而最新的 AI Agents 则代表了其在自动化领域的又一次重大尝试。然而，深入分析可以发现，Zapier Agents 在本质上仍然是高度复杂的工作流，而非真正具备自主能力的 Agentic Automation 智能体。这使得它面临被竞争对手超越的风险。在 SmythOS、Lindy、CrewAI 等竞争对手纷纷拥抱真正 Agentic 架构
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
引言：拥抱多知识库的 AI Agent 时代 在人工智能领域，AI Agent 的能力正以前所未有的速度发展。它们不再仅仅是简单的信息检索工具，而是能够整合不同来源的知识，例如数据库、文档等，无需编写复杂的代码即可实现多任务协同。本文将深入探讨如何利用 AWS Bedrock 构建一个智能厨房助手，它能够验证菜谱，获取食材信息，并检查食材在冰箱和超市的可用性，充分展现 AWS Bedrock 在
在企业数据呈指数级增长的时代，数据管理的讨论焦点正在转变。传统的自动化方法已无法满足日益复杂的需求，我们需要的是一个全面、端到端、AI驱动的数据管理框架。本文将探讨如何利用生成式AI和Agent架构设计这样的解决方案，并深入分析其在实际应用中的价值。 数据管理：从碎片化到整体化 目前市面上大多数产品侧重于提高开发者效率，例如生成代码、自动化文档、构建SQL查询等。然而，这些工具往往忽略了一个重要问
人工智能（AI）领域正在经历一场深刻的变革，而位于这场变革前沿的，便是 AI Agent。很多人对 AI Agent 的理解要么是简单的聊天机器人，要么是科幻小说中无所不能的超级智能。但实际上，AI Agent 的能力谱系远比想象的要丰富，它涵盖了从基础的文本生成到高度自主的 AI 系统。本文将深入剖析 AI Agent 的进化历程，揭示其日益强大的原因，以及“AI Agent”这一术语在不同语境
大模型技术正以前所未有的速度改变着我们的生活，而个人代理（Personal Agents，PAs）的出现，预示着一个全新的未来。作为下一代AI虚拟助手，个人代理将成为我们可信赖的顾问、贴心的守护者，以及在数字世界中代表我们的用户代表。它们不仅将极大地提升我们的生活质量，更将成为促进民主与公平的关键力量。本文将深入探讨个人代理的概念、功能、关键特性以及发展前景，解析其如何在大模型技术的驱动下，重塑人
你是否曾幻想过与一位永远不会忘记你所说的话的人工智能进行对话？它能记住过去的每一次互动，并在此基础上不断学习和成长。然而，目前流行的语言模型，比如GPT，虽然在代码生成和解决复杂问题方面表现出色，但它们却存在一个根本性的局限：缺乏记忆能力。每个Prompt都是孤立存在的，与之前的交互毫无关联。如今，一种全新的AI系统正在崭露头角，它被称为语言智能体，它能够记住、学习，并随着时间的推移构建理解，这标
llmtrend