在大模型（LLM）技术日新月异的今天，我们手握两款开源利器：LLaMA和DeepSeek。它们如同两位性格迥异的AI侦探，一个雷厉风行，一个深思熟虑。本文将以一场对话式的侦探故事，深入剖析这两款大模型在面对相同问题时的不同表现，特别是在备受关注的Agentic AI领域，揭示它们的独特优势与潜在局限，帮助读者更好地理解和应用这些强大的工具。 初识：Prompt 与回应的冰山一角 Prompt (提
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
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
人工智能（AI）领域正经历一场深刻的变革，各种新兴技术和理念层出不穷。其中，JEPA (Joint-Embedding Predictive Architecture)、生成式AI (Generative AI) 和 Agentic AI 三种范式，正以各自独特的优势和视角，角逐着AI的未来。本文将以一场虚拟的炉边夜话为载体，深入探讨这三种AI哲学的核心理念、优缺点以及潜在的发展方向。 1. JE
Agentic AI（自主智能）正在迅速改变人工智能的格局，它不仅仅是被动地响应查询，而是能够推理、计划并采取行动以实现复杂的目标。要构建有效的 Agentic AI 系统，理解其基本设计模式至关重要。本文将深入探讨七种关键设计模式，这些模式正在改变我们构建 AI 智能体 的方式，从简单的反应式系统到复杂的 多智能体 协作。 什么是 Agentic AI？ 与传统 AI 系统简单地处理输入并生成输
随着大模型（LLM）技术的飞速发展，我们正逐步迈入一个由人工智能驱动的全新时代。Agentic AI，作为一种能够自主规划、决策和执行任务的新兴AI范式，正引领着LLM从单纯的文本生成工具，向真正的智能助手进化。OpenAI 推出的 Agents SDK，正是赋能LLM，构建具备高度自主性的智能体（Agent）的关键工具。本文将深入探讨 Agentic AI 的概念、LLM 的作用、Generat
Agentic AI不仅仅生成内容，它还基于目标采取自主行动。它能够做出决策、规划步骤，并与系统交互以完成任务，几乎不需要人为干预。Agentic AI能够根据预设的目标和环境信息做出决策。这种能力使得它在需要快速响应和复杂决策的场景中非常有用，比如自动驾驶汽车和智能交通系统。
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。
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