2023年，AutoGPT和BabyAGI等开源项目的出现，让我们初窥了大模型在超越简单问答之外的可能性。它们展示了AI智能体的潜力——能够自主规划、决策和执行任务的系统。而到了2025年，由大模型驱动的AI智能体已经成为众多企业和研究人员的日常工具。虽然你仍然可以选择不使用它们来管理项目和数据，但它们带来的效率和组织性提升，却让大多数人难以回到过去。本文将深入探讨当前AI智能体系统的核心概念，分
随着人工智能（AI）工程师的需求日益增长，一份精心策划的AI工程路线图显得尤为重要。本文将为你呈现一份2025年最全面的0成本AI工程路线图，精选15个提供认证的免费课程，涵盖LLM（大型语言模型）、AI Agent和多模态应用三大核心领域，助你从入门到精通，无需任何花费，即可在AI领域学习和成长。 LLM（大型语言模型）：理解、微调与预训练 LLM作为当前AI领域最炙手可热的技术之一，其理解、微
我们都见过那些演示完美的 AI Agent，它们似乎能毫不费力地解决各种问题。但当你真正尝试构建一个用于应对复杂挑战的 AI Agent 时，会发生什么呢？本文将深入探讨 AI Agent 开发过程中隐藏的挑战，揭示构建过程中的混乱、复杂和迷人之处。笔者亲身经历了数周与不一致的 LLM 作斗争，构建自定义工具，以及追寻难以捉摸的“完美”答案的过程。 挑战：GAIA数据集的导航之旅 GAIA数据集旨
近年来，大语言模型 (LLM) 的热度持续高涨，OpenAI、Hugging Face、Meta 的 LLaMA 系列等厂商纷纷推出各种型号和规模的 LLM。然而，当我们真正通过 ChatGPT 等聊天界面使用这些模型时，会发现大部分时间都花在了 prompting （提示词工程）上。我们需要不断地给出指令、评估输出，并根据结果进行调整。这种你来我往的互动模式，虽然有效，但也暴露出 LLM 的局限
在医疗领域，AI驱动的患者聊天机器人正在改变患者与医疗服务的互动方式。然而，要使这些聊天机器人真正发挥作用，必须让它们理解患者的就诊背景，将过去的医疗对话信息与当前的症状联系起来。简单来说，这些系统需要像医生一样，基于患者的既往病史来解读当前的症状。这其中，如何有效存储和检索病人的医疗对话信息，成为了构建智能化医疗AI Agent的关键挑战。本文将深入探讨如何利用向量数据库来解决这一问题，并结合关
近年来，大型语言模型（LLM）技术取得了飞速发展，为我们带来了前所未有的智能应用。本文将引导你使用 Python 语言和 Ollama 工具，从零开始构建一个简单的 AI Agent，并将其与本地 LLM 集成，实现自然语言交互和工具调用。通过本文，你将了解到如何利用本地 LLM 的能力，打造一个完全离线、可定制的 AI 助手。 1. 本地 LLM 驱动的 AI Agent 的优势 传统的 AI
引言：拥抱多知识库的 AI Agent 时代 在人工智能领域，AI Agent 的能力正以前所未有的速度发展。它们不再仅仅是简单的信息检索工具，而是能够整合不同来源的知识，例如数据库、文档等，无需编写复杂的代码即可实现多任务协同。本文将深入探讨如何利用 AWS Bedrock 构建一个智能厨房助手，它能够验证菜谱，获取食材信息，并检查食材在冰箱和超市的可用性，充分展现 AWS Bedrock 在
核心关键词: Gemini 2.5 Pro, Nano Browser, 浏览器自动化, AI自动化, 效率提升, 免费工具, 无代码, AI Agent, 在线任务, 生产力 文章正文: 欢迎来到未来，或者说，欢迎来到当下！你的浏览器不再仅仅是浏览网页的工具，而是可以帮你完成工作的智能助手。告别耗时耗力的点击、输入和切换标签，借助 Gemini 2.5 Pro 和 Nano Browser Ch
人工智能（AI）领域正在经历一场深刻的变革，而位于这场变革前沿的，便是 AI Agent。很多人对 AI Agent 的理解要么是简单的聊天机器人，要么是科幻小说中无所不能的超级智能。但实际上，AI Agent 的能力谱系远比想象的要丰富，它涵盖了从基础的文本生成到高度自主的 AI 系统。本文将深入剖析 AI Agent 的进化历程，揭示其日益强大的原因，以及“AI Agent”这一术语在不同语境
近年来，AI Agent（人工智能代理）技术飞速发展，成为科技领域最受关注的热点之一。然而，伴随着技术的快速演进，也出现了一些误解和困惑。作为人工智能领域的领军人物，吴恩达博士（Andrew Ng）最近在 LangChain Interrupt 活动中分享了他对 AI Agent 的最新思考，深入剖析了人们对 AI Agent 常见的误解，为开发者和企业提供了清晰的指导，并阐述了为什么一些极具前景
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