AI工程:AI Agent
AI Agent 是通过工程化的手段,为大语言模型提供了获取外部工具、知识的能力。他是介于人类、大语言模型之间的代理。当用户向 AI Agent 输入问题时,AI Agent 可以使用大语言模型作为推理引擎,将一个复杂的任务进行分解、给出任务执行规划。之后 Agent 会调用外部工具获取结果,并将大语言的上次推理和工具调用结果返回给大语言模型,让大语言模型继续思考、规划。如此循环,直到将一个复杂的任务完成。
Don’t Build Multi-Agents
构建长期运行的AI代理时,可靠性和上下文工程至关重要。多代理架构易导致误解和冲突,因此单线程线性代理更为稳健。上下文共享和行动隐含决策是两大核心原则,避免信息分散和冲突决策。对于复杂任务,引入历史压缩模型可有效管理长上下文。现今多代理协作仍显脆弱,未来随着单代理沟通能力提升,并行效率或可显著改善。
0day漏洞量产?AI Agent“生产线”曝光
AI Agent通过多智能体协作系统,实现了0day漏洞的高效自动化挖掘。与传统工具相比,AI Agent在复杂代码和大型项目中的表现更优,准确率和效率显著提升。实战验证中,AI Agent在GitHub Top 1000项目中发现了247处有效漏洞,并在Langchain等大型项目中识别出潜在安全漏洞,展现了强大的分析推理能力。
浅谈 OpenAI Agents SDK
OpenAI Agents SDK是一个轻量级工具包,用于构建基于代理的AI应用,支持多智能体协作、输入验证和任务循环。其核心特性包括Agent Loop、Handoffs、Guardrails和Tracing,帮助开发者实现复杂业务流程的自动化和模块化。通过代码示例展示了天气查询、多智能体交互、护栏设置和可视化追踪等功能,并与LangGraph等框架进行对比,探讨了未来AI应用的发展方向。
Agentic RAG: Company Knowledge Slack Agents
AI知识代理能快速检索内部文档,帮助员工在Slack等平台中迅速获取答案,减少信息筛选时间。尽管像IBM的AskHR已在大公司应用,这类工具尚未普及。本文将探讨构建此类代理所需的工具、技术、架构及其经济成本,并分析开发过程中需重点关注的环节。
AI Agent漫游指南
AI Agent技术正经历范式重构,从工程化走向模型内化。2017年Transformer架构开启新时代,GPT系列推动大模型进化。真正的AI Agent需具备记忆、工具调用和自主规划能力,通过ReAct框架实现推理-行动循环。当前挑战包括幻觉、记忆管理和长上下文衰减,解决方案涉及Workflow固化、多Agent协同及强化学习训练。DeepSeek R1和OpenAI DeepResearch标志着"模型即产品"趋势,未来Agent将形成社会化协同网络。拥抱AI领导力,在技术洪流中锚定创新航向。
Multi-Agent 的灵活编排之路
Copilot 3.0通过多智能体架构和规划模块,显著提升了商家经营助手的智能化水平。采用GRPO强化学习训练,优化了复杂问题的处理效率和简单问题的响应速度。通过多阶段训练和奖励函数设计,模型在准确性和推理成本上取得平衡,实现了更高效的智能体调度和问题解决能力。
How to build your Agent: 11 prompting techniques for better AI agents
提示工程是现代软件开发中的高杠杆技能,通过优化输入提示,能显著提升模型的准确性和可靠性。提示包括系统提示、工具定义、用户指令等,需确保其完整性和一致性。模型依赖提示构建世界观,提供最佳上下文至关重要。提示设计应避免过拟合,考虑工具调用限制,并注意提示缓存。细致、一致的提示能帮助模型更好地完成任务,提升整体性能。
这篇AI Agent漫游指南,带你建立全面的科技史观
"类Agent"与"真Agent"模型正重构AI技术范式,强化学习驱动端到端训练成为新趋势。AI Agent具备记忆、工具使用和自主规划能力,通过ReAct框架实现任务执行。多Agent协作和Agentic Workflow提升复杂任务处理效率。DeepSeek R1和OpenAI O1等推理模型通过强化学习优化性能,模型即产品成为未来方向。Agent的社会化协同将复刻人类协作模式,推动AI生态发展。
Voice Agent 介绍与实现方案
360智汇云AI多模态交互产品通过Voice Agent技术,融合语音识别、大语言模型和语音合成,实现实时自然语音交互。产品支持多场景应用,如智能助手、AI客服、在线教育等,采用三段式级联架构,优化延迟与音频处理,提升用户体验。WebRTC协议确保低延迟传输,VAD和语义轮次检测增强对话流畅性,迈向多模态交互,释放AI潜力。
如何让 Agent 规划调用工具
在多工具智能体系统中,引入结构化的“思考与规划”工具和合理的提示工程能显著提升模型解决问题的效率和效果。OpenAI和Anthropic的研究表明,模型在调用工具前进行规划能大幅提升性能。我们选择Anthropic的方案,通过工具调用实现更结构化的输出,适用于快速任务。DeepSeek V3模型在规划和工具调用方面表现优异,推荐使用端到端模式以提高效率。
Building News Agents for Daily News Recaps with MCP, Q, and tmux
本文介绍了一个基于Amazon Q CLI和MCP的新闻摘要生成系统。通过主代理和子代理的协作,系统将新闻源分为三部分,分别由子代理处理并生成摘要,最终由主代理整合成每日新闻简报。系统使用tmux管理多个代理进程,并展示了如何通过MCP工具获取和解析新闻源。代码开源,用户可自行部署并探索更多应用场景。
造个Agent牛马帮我消化Super Boss的需求!
这篇内容深入探讨了如何快速上手AI Agent构建,特别是通过ComfyUI工作流平台。从明确设计目标、分析流程结构到选用合适平台,逐步拆解复杂工作流,掌握节点连接与插件使用。通过案例揭秘复杂工作流,展示了如何编排、调试与扩展能力,帮助读者构建高效AI助手。
AI Agent:四大核心能力详解与技术演进
智能体(Agent)正成为AI领域的焦点,2025年被视为其突破关键能力的关键年份。智能体具备感知、决策和执行能力,核心在于多模态理解、自主规划、工具调用和记忆增强。当前,智能体已在编程、调查等领域展现强大应用潜力,未来将在医疗、数据分析等专业领域持续拓展,推动人机协作进入新纪元。
Agent2Agent (A2A) 协议是什么?
谷歌推出的智能体到智能体(A2A)协议,旨在解决AI智能体间协作的难题。该协议通过轻量级开放标准,实现智能体的相互发现、验证和实时数据传输,无需定制接口或共享提示上下文。A2A协议填补了智能体间协作的空白,使多智能体编排更加常规化,同时为框架和供应商提供了创新空间。
What is an Agent?
AI代理系统通过LLM进行推理决策,调用工具执行任务,形成代理循环。与生成式AI不同,代理系统分解复杂任务,利用工具弥补LLM不足,并能改变世界状态。代理系统分为自主型和协作型,后者需人类参与观察与修正。代理系统的成功取决于工具、推理模型、数据处理及用户体验的优化。
基于LangChain ReAct Agents构建RAG问答系统
LLM在处理私有数据时易产生“幻觉”,RAG技术通过检索外部知识库辅助回答,但在多步推理问题上仍有局限。本文引入LangChain ReAct Agents,结合ReAct框架,通过“思考-行动-观察”循环提升复杂任务表现。系统使用Qdrant向量数据库和LangChain工具,实现多步推理与知识检索,显著提高回答准确性。