在人工智能领域，构建能够自主思考、学习和行动的 Agent 一直是核心目标。近年来，随着大模型技术的飞速发展，构建 Agent 的工具和框架层出不穷。本文将深入探讨 LangGraph，一个基于图结构的框架，它能让你更轻松地构建复杂、结构化的 Agent 工作流，并集成 工具 与 记忆，最终打造出更加智能的 Agent。 LangGraph 简介：告别线性工作流 LangGraph 是一种有状态的
寻找一份合适的工作，从海量信息中筛选，再到准备简历、投递申请，往往让人精疲力尽。如果能有一位24小时不眠不休，能读懂你的简历，精准匹配职位，甚至辅助完成申请的助手，那将大大提高求职效率。本文将深入探讨如何利用大模型技术，尤其是DeepSeek-R1–0528，结合ADK (Agent Development Kit)、Nebius AI云平台以及LinkUp招聘平台，构建一个智能求职Agent，让
当前的网络安全格局正处于一个关键的转折点。零信任架构无疑已经重塑了组织机构处理安全问题的方式，它摒弃了基于边界的防御，转而采用一种严格验证每次访问请求的模式，从而消除了隐式信任。这种范式极大地加强了防御传统威胁的能力，尤其是那些利用用户凭据并在网络内进行横向移动的威胁。然而，随着数字生态系统变得越来越复杂和互联互通，零信任模型的局限性也日益明显。人工智能多系统代理的出现，为运营带来了新的复杂性，这
智能Agent不再孤军奋战，一个由自主Agent协同合作、规划、执行并优化复杂工作流的时代已经到来，这就是 Agentic AI。本文将深入探讨 Agentic AI 的崛起，解析其如何驱动自主工作流，并展望其未来发展。 1. 核心概念：从Agent到Agentic系统 单个智能Agent的能力已经令人印象深刻，它可以解析提示、执行操作，甚至生成 SQL 或测试用例。想象一下，如果将多个这样的 A
面对日益复杂的挑战，我们总渴望找到一劳永逸的解决方案。近期，AI Agent（人工智能代理）的兴起似乎预示着一种“万能钥匙”的出现，但事实果真如此吗？在狂热追捧背后，我们更应冷静思考：Agent技术是否真的适用于所有场景？本文将基于实际经验，深入探讨Agent技术的适用性，分析其优势与局限，并探讨如何正确选择最合适的解决方案。 AI Agent：沙滩漫步，还是深渊凝视？ 关于AI Agent的讨论
在当今快节奏、软件驱动的商业环境中，手动测试正逐渐成为瓶颈。诸如登录、数据录入和审批等关键业务工作流需要持续验证。然而，传统的测试自动化工具（如Selenium和Cypress）仍然依赖于人工编写的脚本和脆弱的选择器，这些选择器很容易因前端的微小改动而失效。现在，一种名为 Agentic AI 的全新范式正在崛起，它利用大模型（LLMs）充当智能代理，能够理解业务指令、解读Web环境并在浏览器中执
近年来，大型语言模型（LLM）席卷了人工智能领域。它们能撰写文章、回答问题、总结文档，甚至可以辅助编程。而现在，新一轮的 AI 创新浪潮正在兴起—— AI Agent。与一次只能回复一个问题的简单聊天机器人不同，AI Agent 能够思考问题、采取行动、使用工具并完成复杂的任务，而且通常无需太多人工干预。它们更像是数字助理，能够计划、推理，甚至与其他 Agent 协作来完成工作。本文将带你入门 L
近年来，大模型Agent技术正在各行各业掀起变革浪潮，其中，医疗健康领域无疑是最具潜力也最受关注的应用场景之一。本文将聚焦于“Max: AI Health Companion”这一创新项目，深入探讨大模型Agent如何赋能家庭健康管理，提升患者体验。该项目由一个国际团队开发，旨在解决家庭护理中跟踪症状和药物方面的实际挑战，充分展现了大模型Agent在医疗领域应用的巨大潜力。 LangGraph：构
你是否曾希望 ChatGPT 不仅仅是聊天，而是能真正帮你完成一些事情，比如查询天气、预定会议或追踪加密货币价格？现在，借助工具调用 (Tool Calling)，这些都成为了可能。工具调用就像给一位聪明的学生配备了计算器、浏览器和日历一样，让 AI 不再只是“纸上谈兵”，而是真正能够行动起来。 本文将深入探讨什么是工具调用，为什么它如此重要，以及如何逐步使用它，旨在揭示 AI Agent 背后的
随着大模型技术的飞速发展，AI Agent如雨后春笋般涌现，如何高效、安全地发现并利用这些AI Agent，成为了一个亟待解决的问题。本文将探讨AI Agent发现的必要性，回顾Web和语音设备发现的演进历程，重点介绍借鉴DNS思想的Agent Name Service (ANS)，以及它如何通过提供统一的目录服务和安全互操作性，赋能未来的AI Agent生态系统。本文的核心关键词包括：AI Ag
llmtrend