随着大模型技术的飞速发展，AI Agent如雨后春笋般涌现，如何高效、安全地发现并利用这些AI Agent，成为了一个亟待解决的问题。本文将探讨AI Agent发现的必要性，回顾Web和语音设备发现的演进历程，重点介绍借鉴DNS思想的Agent Name Service (ANS)，以及它如何通过提供统一的目录服务和安全互操作性，赋能未来的AI Agent生态系统。本文的核心关键词包括：AI Ag
在构建基于大模型技术的智能体（AI Agent）时，从各种文档中提取信息是至关重要的一步。如果把 AI Agent 比作一个智能助手，那么能够高效、准确地从网页 (HTML)、研究论文 (PDF, TeX)、电子表格 (Excel) 等不同来源提取文本信息，就如同赋予了它阅读理解和信息整合能力。而 MarkItDown，正是这样一个能将各种文件格式转化为 Markdown 文本的 Python 库
搭建一个能够自动执行网页任务的 AI Agent 听起来很酷炫，但往往会被复杂的 Python 环境配置、依赖管理以及各种错误困扰。本文将以 Deep Shah 的文章为蓝本，深入解析如何利用 LLM 模型（如 Gemini 或 OpenAI）结合浏览器自动化工具（browser-use, Playwright）和 Web UI，创建你自己的 AI Agent，并自动化诸如 Sauce Demo
引言： 在瞬息万变的技术浪潮中，AI技术正以惊人的速度渗透到各个领域，包括长期以来面临数据爆炸挑战的IT服务行业。我有幸参与了2025年5月9日举办的AI Fridays Hackathon，亲身经历了如何通过 AI智能体，在短短一天内，将看似混乱的 IT服务数据转化为可操作的洞察力，并构建一个赋能 IT服务的智能知识库。 这次活动不仅展现了大模型的巨大潜力，更体现了团队合作、创新思维和解决实际问
当今人工智能（AI）发展迅猛，涌现出许多能够执行复杂任务的智能AI Agent。然而，这些Agent往往孤立运行，无法像人类团队一样进行高效协作，这无疑限制了AI潜力的发挥。如何打破AI Agent之间的壁垒，实现真正的Agent to Agent (A2A) 协同，将是人工智能领域下一个重要的突破口。本文将深入探讨A2A平台，这一旨在构建人工智能协同未来的创新解决方案，以及其在人机协作方面所带来
人工智能体 (AI Agent) 工作流正在改变知识工作者与技术互动的方式。尽管人工智能体在执行复杂任务时展现出高度的自主性，但为了确保准确性和可靠性，强大的人工监督仍然至关重要。本文将深入探讨人工智能体工作流的定义、人工监督的角色、准确性挑战以及如何通过人机协作来提升性能。 什么是人工智能体工作流？ 人工智能体工作流是指由人工智能体自主执行多步骤任务的过程。这些人工智能体由先进的大型语言模型 (
2025年5月13日，在Interrupt开发者大会上，LangChain创始人Harrison Chase就AI的未来发表了鼓舞人心的演讲，他分享了构建AI Agent过程中面临的巨大挑战和深刻见解。本文将基于Chase的观点，深入探讨构建卓越AI Agent所需的四大关键技能：提示工程、工程技术、产品思维和机器学习基础，并结合实际案例，阐述如何运用这些技能打造真正赋能业务的AI解决方案。 从原
在人工智能（AI）浪潮席卷全球的2025年，各大科技巨头纷纷亮剑，从Google I/O到Microsoft Build，再到OpenAI和Anthropic的新模型发布，人工智能领域的竞争日趋白热化。本文将深入剖析这些关键事件和技术突破，探讨AI Agent、AI模型的演进，以及AI应用在各行各业的落地情况，并对AI安全、人才缺口等挑战提出思考，展望人工智能驱动的未来。 Google I/O 2
最近，各种关于AI Agent的帖子、演示和视频铺天盖地，展示了它们在自动化电子邮件回复、数据库查询甚至整个工作流程方面的强大能力。看着这些炫酷的功能，你是否也渴望亲手打造一个，将其从“看起来很棒”的演示转变为“真正运行在公司生产环境”的实用工具？如果你是一位数据工程师、机器学习从业者或者开发者，那么本文将为你提供一个清晰的学习路径，教你如何使用 Databricks 从零开始构建并部署属于你自己
在人工智能领域，AI Agent的概念炙手可热。然而，真正的AI Agent并非简单的输入输出，而是具备自主决策、行动和学习能力的智能体。本文将结合一个名为AIPCDA的AI项目开发历程，深入探讨AI Agent、工作流、Prompt Engineering、工具调用、Prompt Sanitation、输出验证、以及LangChain/LangGraph等关键概念，剖析从“伪AI Agent”到
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