在人工智能浪潮席卷全球的今天，你是否认为只有Python才是构建AI智能体的唯一选择？本文将告诉你，Java 不仅没有过时，反而正借助 Langchain4j 和 Google Gemini 等尖端技术，焕发出新的活力，构建出令人惊艳的 AI 智能体。本文将深入探讨如何使用 Spring Boot 框架，结合 Gemini API，打造一个具备天气查询功能的 Java AI 智能体，让你亲身感受
你是否和我一样，曾被钢铁侠电影中无所不能的 AI助手 Jarvis 所深深吸引，它能够突破语言和学科的障碍，快速收集信息、分析数据、构建原型，最终将你的想法变成现实？这个曾经遥不可及的梦想，正在 Kragent.ai 的努力下，逐渐成为现实。Kragent.ai 致力于打造一个类似 Jarvis 的 AI助手，让每个人都能拥有强大的 AI助手，提升工作效率，释放创造力。 AIlice：通往自主AI
在日益复杂的数字化生态系统中，对智能、可扩展和自适应自动化解决方案的需求日益增长。多智能体系统（MAS）正成为人工智能领域的下一个重要突破，它将彻底改变企业在营销、运营和IT等各个领域的运作方式。XIMNET的XTOPIA平台便是一款强大的多智能体解决方案，它赋能企业部署智能代理团队，以自主协作的方式，快速、精确地解决大规模问题。 什么是多智能体系统？ 多智能体系统（MAS）是由多个AI代理组成的
随着大模型技术日新月异的发展，AI Agent 正逐渐取代传统的检索增强生成（RAG）成为知识驱动型LLM的主流方案。本文将深入探讨Model Context Protocol（MCP），这一由Anthropic提出的、平台无关的通信标准，并通过一个基于Groq加速的Python MCP客户端-服务端 示例，展示如何利用 MCP 构建更动态、交互性更强的智能应用。我们将重点介绍如何使用 MCP 标
在快速发展的 AI 领域，AI Agent 正在彻底改变我们与技术的互动方式。那么，究竟什么是 Agent？而 Langraph 又如何助力你构建更先进的 Agentic Workflows 呢？本文将以通俗易懂的方式，带你深入了解 Agent 的核心概念，Langraph 的运作机制，以及如何利用它们构建强大的自动化系统。无论你是开发者、AI 爱好者，还是仅仅对自动化未来充满好奇，都能从中受益。
人工智能 (AI) 正在快速发展，AI Agent (人工智能代理) 作为其中一个关键领域，正逐渐渗透到我们生活的方方面面。本文将深入探讨构建多智能体系统的各个方面，包括 AI Agent 的设计、架构、编排，以及克服实际应用中可能遇到的挑战。我们将重点分析 模型选择、工具定义、指令配置 这三个关键设计组件，并通过 Supervisor Pattern 和 Swarm Pattern 两种实现模式
AI Agent 正成为连接大型语言模型（LLM）与现实世界的关键桥梁。它们不仅能理解我们的指令，还能利用各种工具完成复杂任务。本文将带你深入了解如何从零开始构建一个 AI Agent，解析其中的核心概念如 LLM、工具、函数调用以及 MCP Server，并探讨如何利用 LangChain 等框架简化开发流程，让你掌握构建智能代理的底层逻辑。 什么是工具？AI Agent 的行动之手 在 AI
想象一下，未来的互联网不再是静态网页和交互表单的集合，而是一个个动态的、具备对话能力的实体。你可以用自然语言向网站提问，就像咨询一位知识渊博的助手一样，并立即获得相关且有上下文关联的答案。这并非科幻小说，而是微软通过 NLWeb 这一开源项目，正努力实现的愿景，它将重新定义我们与互联网互动的方式。 NLWeb 代表了下一代网络交互方式的变革。在微软Build 2025大会上，由R.V. Guha亲
近年来，AI Agent (人工智能代理) 的概念炙手可热。从 GitHub Copilot 这样的代码助手，到 Google 的 Jules，再到 Stitch 和 Cursor IDE 等新兴工具，科技巨头们正竞相开发基于 AI Agent 的创新应用。想象一下，拥有一个能够自主上网搜索信息、比较不同方案并为你订购披萨的私人 AI Agent。这正是 AI Agent 的潜力所在！本文将深入探
随着大模型技术的日益成熟，AI Agents正在成为数字营销领域一股不可忽视的力量。利用Python编程，我们可以轻松构建并部署这些智能代理，实现营销活动的自动化和智能化。本文将深入探讨如何利用Python代码，结合crewai和langchain_openai等关键库，搭建基于OpenRouter平台的AI Agents，简化数字营销流程，并最大化营销效果。我们将聚焦于AI Agent的设置、L
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