正如吴恩达所说：“AI Agent 工作流将在今年推动巨大的进步”，可见其变革潜力。随着大语言模型（LLM）的兴起，自主 Agent 正成为创新和讨论的焦点。本文将深入探讨自主 Agent 的概念，剖析构建 Agentic 工作流 的关键组件，并展示如何使用 CrewAI 和 Groq 实际创建一个内容创作 Agent。 通过阅读本文，你将全面了解 AI Agentic 工作流，并掌握如何将其用于
你是否曾好奇过，像ChatGPT这样的大型语言模型（LLMs）是如何从简单的文本生成进化到实际执行任务的？我们如何跨越AI只会写漂亮的邮件，到它能自主发送邮件、查看你的日历并为你安排会议的鸿沟？本文将一步步剖析从基础文本生成到完全自主代理的演变过程，并借助Python模拟代码，以最直观的方式构建你的理解。 核心挑战：从文本生成到实际行动 当前的大型语言模型（LLMs）在文本生成方面表现卓越。例如，
OpenAI 近期发布的 Agents SDK 标志着开发者们构建 智能代理 应用进入了一个全新的阶段。本文将带你深入了解 Agents SDK 的核心概念，并通过构建实际案例，让你快速上手，掌握利用 智能代理 提升应用能力的关键技术。同时，我们将探讨如何利用 OpenAI 提供的工具，例如 工具、handoffs 和 guardrails，构建更强大、更可控的 智能代理 系统。 什么是 Open
医疗行业正面临着前所未有的挑战，传统系统的效率低下、对患者隐私的担忧以及日益增长的运营成本，都亟需创新的解决方案。而大模型 (LLM) 技术的崛起，为解决这些问题带来了新的曙光。本文将深入探讨如何利用本地化部署的多智能体聊天机器人，在保障数据安全与隐私的前提下，革新患者互动体验，并提高医疗行政效率。这不仅仅是构建另一个聊天机器人，而是在于构建一个健壮的、多代理系统，能够直接在受信任的环境中处理复杂
在游戏与虚拟世界中，NPC (Non-Playable Character，非玩家角色) 的智能化程度直接影响着用户的沉浸式体验。本文将深入探讨如何利用 CrewAI 这一强大的框架，结合 OpenAI 的语言模型，为 NPC 赋予更高级的自主性。我们将以一个2D世界为例，演示如何通过集成AI智能体，使 NPC 能够感知周围环境、根据自身目标行动，并利用对话历史进行记忆。更进一步，我们将展示如何让
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
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
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
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