随着大模型技术日新月异的发展，AI Agent 正逐渐取代传统的检索增强生成（RAG）成为知识驱动型LLM的主流方案。本文将深入探讨Model Context Protocol（MCP），这一由Anthropic提出的、平台无关的通信标准，并通过一个基于Groq加速的Python MCP客户端-服务端 示例，展示如何利用 MCP 构建更动态、交互性更强的智能应用。我们将重点介绍如何使用 MCP 标
人工智能 (AI) 正在快速发展，AI Agent (人工智能代理) 作为其中一个关键领域，正逐渐渗透到我们生活的方方面面。本文将深入探讨构建多智能体系统的各个方面，包括 AI Agent 的设计、架构、编排，以及克服实际应用中可能遇到的挑战。我们将重点分析 模型选择、工具定义、指令配置 这三个关键设计组件，并通过 Supervisor Pattern 和 Swarm Pattern 两种实现模式
在“AI无处不在”的今天，AI Agent无疑是炙手可热的话题。但最近一次关于AI Agent的网络研讨会经历，却让我开始反思：我们是否已经过度解读甚至滥用了这个概念？将通过ETL流程创建Dashboard的过程也贴上“AI Agent”的标签，这让我不得不质疑：我们是否正在将所有自动化流程或Pipeline都视为AI Agent？那么，AI Agent真正的定义又在哪里？ ETL与“AI Age
AI Agent 正成为连接大型语言模型（LLM）与现实世界的关键桥梁。它们不仅能理解我们的指令，还能利用各种工具完成复杂任务。本文将带你深入了解如何从零开始构建一个 AI Agent，解析其中的核心概念如 LLM、工具、函数调用以及 MCP Server，并探讨如何利用 LangChain 等框架简化开发流程，让你掌握构建智能代理的底层逻辑。 什么是工具？AI Agent 的行动之手 在 AI
近年来，AI Agent (人工智能代理) 的概念炙手可热。从 GitHub Copilot 这样的代码助手，到 Google 的 Jules，再到 Stitch 和 Cursor IDE 等新兴工具，科技巨头们正竞相开发基于 AI Agent 的创新应用。想象一下，拥有一个能够自主上网搜索信息、比较不同方案并为你订购披萨的私人 AI Agent。这正是 AI Agent 的潜力所在！本文将深入探
随着大模型技术的日益成熟，AI Agents正在成为数字营销领域一股不可忽视的力量。利用Python编程，我们可以轻松构建并部署这些智能代理，实现营销活动的自动化和智能化。本文将深入探讨如何利用Python代码，结合crewai和langchain_openai等关键库，搭建基于OpenRouter平台的AI Agents，简化数字营销流程，并最大化营销效果。我们将聚焦于AI Agent的设置、L
你是否也曾梦想拥有像钢铁侠的JARVIS那样的人工智能助手？一个不仅聪明，还能主动、强大，并能深入融入你数字和物理世界的AI？本文将分享如何利用本地LLM（大型语言模型）、开源工具，以及一些代码，在家中构建你自己的强大AI Agent，无需云服务，无需订阅，拥抱开源与自主。这不仅仅是一个技术实践，更是一次探索AI无限可能的旅程。 源于好奇：JARVIS 梦想的驱动力 大多数人对于AI最初的憧憬都源
AI领域正在经历一场静悄悄的革命。谷歌的AlphaEvolve和Sakana AI的达尔文-哥德尔机（Darwin-Gödel Machine）这两项突破性技术，标志着人工智能不再仅仅依赖于从数据中学习，而是进入了能够自修改代码，实现递归式自我提升的新时代。它们不仅仅是优化工具，更是AI自身进化的催化剂，预示着一个超越人类监督的AI新纪元。本文将深入探讨这两项关键技术，解析它们如何驱动AI性能翻倍
大型语言模型 (LLM) 和 人工智能 (AI) 的未来并非遥不可及的科幻梦想，而是正在加速逼近的现实。想象一下，到 2030 年，你的生活将由 AI Agent 全方位管理，硬件、软件与人类认知深度融合，创造出一个前所未有的智能世界。本文将带你深入探讨LLM与AI的未来发展趋势，从硬件革命、软件演进，到经济转型和社会挑战，以及最终可能出现的数字意识，展望这场即将到来的科技变革。 硬件革命：从硅谷
梦想拥有像钢铁侠的JARVIS一样强大的AI助手？本文将带你了解如何利用本地LLM（大语言模型）构建属于你自己的AI智能体，摆脱云端依赖和订阅限制，真正掌控你的智能助手。核心在于利用开源工具，例如 Ollama, Hugging Face Transformers, Langchain 和 Python， 打造个性化的 AI Agents，实现从研究到代码部署的自动化流程。 从JARVIS之梦启航
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