Multi-Agent 系统 + CWIC Flow：AI编排的先锋
Multi-Agent 系统概述Multi-Agent 系统代表了人工智能领域的一次范式转变，从单一模型方法转向由多个专业化人工智能智能体组成的协作团队。这些系统具有以下几个关键优势：•专业化（Spe
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在当今快速演变的人工智能（AI）领域，紧跟最新发展可能具有挑战性。因此，我开发了一款AI新闻聚合器应用程序，用于在单一便捷位置整理和呈现最相关的人工智能新闻。本文将带您了解我是如何创建这个应用程序的，
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2024年，大家都在为检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）着迷吗？构建向量数据库（vector database）、分割文档（chunking doc
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随着大语言模型（LLMs）的发展，模型已经能够理解大量数据并进行逻辑推理。这些发展带来的最重要成果之一是检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称RAG）系统。L
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AI代理的热潮真实存在。 但构建一个AI代理？那完全是另一回事。今年早些时候，我着手打造一个个人AI代理，自动化我的日常工作流程——邮件回复、报告生成、日程管理、内容草稿，甚至调试代码片段。我以为这只
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如何通过 MCP(Model Context Protocol) 创建一个结合网络搜索、AI 代理和图像生成的现代研究助手🌟 引言：AI 驱动的研究未来已来想象一下，您拥有一个个人研究助手，可以即时搜
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你有没有向你的RAG系统问过一个具体问题，却得到一个令人沮丧的模糊答案？你并不孤单。以下是一个巧妙的改进方法如何改变游戏规则。想象一下：你为公司的文档建立了一个流畅的RAG（Retrieval Aug
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在现实世界中，数据并不总是整洁或结构化的。如果你曾经处理过图像、视频文件、音频记录或原始文本，你对此应该深有体会。这正是 vector databases（向量数据库）旨在解决的挑战。随着人工智能（A
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你可以创建一个由专业 AI Agents 组成的网络，它们协同合作解决复杂问题 —— 而你无需写一行代码。这正是 python-a2a 的可视化构建器所实现的目标。只需两个命令即可开始使用：pip i
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🚀 引言在人工智能应用不断发展的背景下，两种技术脱颖而出，成为改变游戏规则的存在：模型上下文协议（MCP）和检索增强生成（RAG）。让我们来探讨这两种技术如何协同工作，打造更强大、更高效的人工智能系统
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高效的提示词设计需要在“提供足够上下文让模型理解任务”与“保持提示简洁提高执行效率”之间找到恰当平衡。此外，许多实际应用涉及处理长文档或复杂的多步骤任务，这往往会超出模型的上下文窗口。掌握应对这些挑战
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在网络拥有 HyperText Transfer Protocol (HTTP) 之前，在电子邮件拥有 Simple Mail Transfer Protocol (SMTP) 之前，我们受困于定制化
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一本好的教材兼备两大特质——体量恢弘、思想深邃。由世界公认的机器学习专家Christopher M.Bishop耗时16年精心打磨而成的《深度学习：基础与概念》，就是这样一本经典的深度学习入门书，随着
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随着AI系统功能日益强大并逐渐融入日常工作流程，一个新的区别正在重塑我们设计、构建和评估这些系统的方式：AI Agents 与 Agentic AI。虽然这两个术语常被混用，但它们指的是不同的系统架构
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几个月前，我开始协助企业将其核心产品与人工智能（AI）技术整合。最初仅涉及几个由大语言模型（LLM）驱动的小功能，但很快这些功能演变为完整的AI SaaS平台。然而，我迅速意识到，开发这些应用不仅仅是
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提示词中的歧义可能导致 AI 响应不一致或无关紧要，而提示不够清晰则可能造成理解偏差和错误输出。本教程聚焦于提示词工程中的两个关键方面：识别和解决提示中的歧义，以及编写更清晰提示词的技巧。这些技能对于
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人工智能（AI）技术发展迅速，大型语言模型（LLMs）极大地简化了许多任务。然而，它们面临一个基本限制：会话之间无法保留记忆。如果能够拥有一个本地的、便携的 LLM “记忆层”，完全掌控您的数据，会怎
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人工智能（AI）领域对多智能体系统的潜力充满期待——这种框架允许多个专业化 AI 智能体协作，以比单一模型更高效地解决复杂问题。这一转变预示着更精细的自动化、复杂的问题解决能力以及自主化工作流程。近期
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AI代理设计指南本指南将代理设计分解为五个实际难度级别，每个级别均提供可运行的代码示例。无论开发者是初学者还是处理现实世界的复杂任务，本指南都能帮助避免常见陷阱，构建真正有效的代理。这些级别包括：•级
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“AI 大模型太卷了，我每天用 DeepSeek 却不知道怎么在面试里答题。”“明明刷了很多题，可一到面试就慌得要死。”——这是我最近听到最多的两句话。如果你是正在准备秋招同学，或者是一位想转型大模型
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随着大语言模型（LLM）的发展，AI 的「推理能力」正以前所未有的速度突破。然而，很多企业级检索系统却依旧停留在简单的关键词匹配阶段，难以支持真正意义上的“深度知识发现”。LightOn 最新发布的开
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AI代理简介你可能听说过“生成式AI”这个术语——但什么是AI代理？本质上，它们是利用高级语言模型来更自主地处理任务的下一代工具。它们能够解析用户查询，挑选相关信息，并以结构化的方式与外部服务交互。上
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随着AI语言模型日益强大，与其交互所使用的提示词质量变得越来越重要。优化的提示词可以产生更准确、更相关、更有用的响应，从而提升AI应用的整体表现。本教程旨在为学习者提供实用技术，以系统性地提升提示质量
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几天前，我和一位前同事聊天，他们团队负责管理包含十亿条向量数据的向量数据库。为了不至于将磁盘撑爆，他们使用了 HNSW 索引、748 维的嵌入模型。但是老板已经快干不下去了，因为每年的云服务器费用还是
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学习是一个持续的旅程无论是人类还是AI模型，学习都是一个持续的过程。然而，一个常见的问题是，AI模型能否像人类一样自我学习？根据近期的发展——它们可以。为了更好地理解这一点，让我们回顾大学时光，当时C
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在人工智能（AI）飞速发展的今天，通用人工智能（Artificial General Intelligence，AGI）作为能够像人类一样执行广泛任务的智能体，正成为全球研究的焦点。2025 年，由全
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LangChain 是最受欢迎的开源 AI 工程库之一。它的目标是屏蔽构建 AI 软件的复杂性，提供易于使用的构建模块，并简化在不同 AI 服务提供商之间的切换过程。在本章节中，我们将通过构建一个简单
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