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
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？
近年来，人工智能领域取得了突飞猛进的发展，大模型（LLM）技术的崛起更是为AI Agent的落地应用开辟了广阔的前景。AI Agent凭借其在语言理解、逻辑推理、模式识别等方面的卓越能力，正逐步渗透到各行各业，深刻影响着人类的未来。本文将深入探讨AI Agent的定义、实现技术，以及在工具链、MCP（模型上下文协议）、A2A（Agent to Agent）等关键技术上的应用，同时着重分析安全风险及
Google 的 GenAI Intensive Course Day 3课程让我大开眼界。我原本以为会继续深入探讨提示词 (Prompt) 和 API 的使用，但实际上，这次课程让我重新思考了智能系统如何在现实世界中运作。核心主题就是生成式智能体 (Generative Agents) ——它们如何从预测单词进化到像人类一样进行决策。 什么是生成式智能体？ 想象一下，你给 ChatGPT 或 G
AI智能体文艺复兴：从规则到自主，大模型驱动的智能涌现
人工智能智能体的概念由来已久，经历了从基于简单规则的系统到如今由大型语言模型（LLM）驱动的自主智能体的演变。本文将深入探讨这一演进历程，剖析规则、自主性、大模型以及智能体协作在塑造未来数字智能中的关键作用，并展望AI智能体的未来。 1. 规则至上：早期智能体的萌芽 人工智能智能体的概念可以追溯到上世纪70年代，当时的系统主要依赖于预定义的规则和指令集。这些早期智能体，通常被称为规则系统或专家系统
Manus AI作为一个新兴的中国智能代理，以其实用性和具体成果在全球AI领域崭露头角。它不仅展示了中国在AI技术方面的实力，也为全球用户提供了创新的解决方案。随着技术的不断发展和市场的扩大，Manus AI有望在多个领域发挥重要作用，成为挑战硅谷的有力竞争者。
Monica公司的MANUS AI代理，由首席科学家季一超和AI产品经理张涛等关键团队成员共同打造，他们为项目带来了丰富的技术专长。MANUS项目以其在GAIA基准测试中的卓越表现而闻名，超越了OpenAI的模型（例如Deep Research）。
Agentic AI代表了人工智能的一个重要进步，超越了传统的对话和推理模型，朝着具有真正自主性的系统发展。通过理解预定义工作流程和真正的AI代理之间的区别，我们可以更好地欣赏这种新兴技术的独特能力和挑战。AI代理可以被定义为完全自主的系统，能够独立使用工具执行任务。
知识图谱是一种特殊类型的图，它由节点和边构成，用于描述现实世界中各种实体之间的关系。其中，节点代表各种 “事物” 或实体；边则表示节点之间的联系，像 “居住在”“位于”“购买” 等关系。与普通图不同的是，知识图谱为节点和关系添加了标签和属性，使其包含丰富的信息。
什么是LLM Agent？ LLM Agent即基于大型语言模型的智能代理，是一种集成了大型语言模型、提示（Prompt）、记忆（Memory）、知识（Knowledge）、规划（Planning）和工具（Tools）等组件的智能系统。
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