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
随着大模型（LLM）技术的日新月异，我们不再仅仅期待它们一次性给出完美的答案。如果能赋予AI Agent暂停、自我批判并不断改进的能力，是不是就能获得更强大的智能？这就是反思（Reflection）设计模式的核心思想。它是一种简单却高效的agentic模式，拥有惊人的能力，并且易于实现。本文将深入探讨反思模式背后的原理，并以Python代码为例，逐步展示如何构建它。 反思模式：AI的自我审视 反思
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
在人工智能大模型 (LLM) 技术蓬勃发展的今天，开发者们正不断探索如何将其融入到日常的编码工作中。传统的集成开发环境 (IDE) 虽然功能强大，但有时显得笨重，效率不足。而基于命令行界面 (CLI) 的编码工具，以其简洁、高效的特性，为开发者提供了一种全新的选择。本文将深入探讨这一新兴领域，重点比较 Aider、Claude Code 和 Codex CLI 这三款领先的 Agentic CLI
核心关键词：传统GenAI，Agentic GenAI，内容生成，认知自动化，行为能力，状态性，随机性，交互循环 随着人工智能技术的飞速发展，生成式AI（GenAI）已成为各行各业关注的焦点。然而，我们正处在一个关键的范式转变之中，从最初专注于内容生成的传统GenAI模型，迈向更具行为能力的Agentic GenAI模型，后者致力于实现更高级的认知自动化。理解这场转变的核心差异，对于企业和个人在A
人工智能（AI）行业正经历着前所未有的增长，其中 AI Agentic Framework 作为一股重要的推动力，正受到越来越多的关注。诸如 LangChain 和 CrewAI 等工具的出现，承诺将 AI 开发民主化。然而，作为一名长期从事 AI 系统构建的专家，我亲身经历过这些 Framework 在加速创新的同时，也可能带来危险的依赖性。问题不在于这些工具是否有用，而在于我们是否正在培养一代
在过去的一年里，我观察到人工智能的构建方式发生了显著的转变。尽管像GPT-4这样的基础模型继续给我们带来惊喜，但我相信未来的真正突破将不仅仅来自更大的模型，而是来自更智能的Agentic Design Patterns工作流。这个框架彻底改变了我对人工智能系统设计的看法。 为什么选择Agentic Design Patterns？ 最初，我和许多人一样，以一种直接的方式使用大型语言模型（LLMs）
Agentic文档提取技术与OCR和基于LLM的PDF处理不同，它将文档视为结构化的视觉表示，从而实现更准确和可验证的答案。理解复杂布局：提取文本、表格、图表和表单字段，同时保留它们的布局和关系（稍后将详细介绍这种保留是如何实现的）。
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