- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏Go语言学习专栏
7 - AI 智能体构建 - AI 超级智能体项目教程
具体内容包括： AI 智能体概念与特点 智能体实现关键技术 使用 AI 智能体的多种方式 OpenManus 实现原理 自主实现 Manus 智能体 智能体工作流编排 A2A 协议 一、什么是智能体？ 二、智能体实现关键技术 在自主开发智能体前，我们要先了解一下智能体的关键实现技术，也就是方案设计阶段做的事情。 一个智能体负责生成初步结果，另一个智能体负责评估和反馈，二者循环迭代优化输出 举个例子，在机器翻译场景中，先由翻译智能体输出，再由评审智能体给出改进建议，反复迭代直到达到满意的质量。 ，到数据收集智能体获取必要数据，然后是分析智能体处理这些数据，接着由可视化智能体创建直观图表，最后由报告智能体整合所有发现生成完整报告。 我们还可以大胆想象，未来开发者可以像调用云服务一样，按需租用或组合不同的智能体服务，甚至实现智能体之间的自动交易和结算。目前其实就有很多智能体平台，只不过智能体之间的连接协作甚少。
1.6K21编辑于 2026-03-17 - 来自专栏Debug日志
MCP进阶：工业协议与AI智能体的融合革命
“代码是逻辑的诗篇，架构是思想的交响 在工业自动化与生成式AI的交叉点，MCP协议正经历从传统串行通信到智能体协作的范式跃迁。 结合光伏监控、物理引擎服务等实战案例，揭示MCP如何成为连接物理世界与数字智能的核心纽带。 AI融合协议栈 工业设备与AI智能体的双向协议栈 关键组件选型对比 组件 传统方案 MCP融合方案 优势 通信协议 Modbus TCP MCP over gRPC 延迟从50ms→5ms 数据序列化 $8,600 $1,200 86%↓ 运维人力 3人月 0.5人月 83%↓ 设备维护 $2,400 $800 67%↓ 六、总结 协议的本质是共识，技术的未来是融合 进阶揭示的三大趋势： 工业控制的智能化跃迁 长文档分析任务中准确率提升至68.7%，打破"金鱼记忆"魔咒 开发范式的根本转变：动态工具发现机制让物理引擎服务的开发周期从2周缩短至2小时，工具复用率提升300% 当Modbus寄存器地址通过Protobuf映射为AI智能体的函数参数
64910编辑于 2025-10-13 腾讯云智能体开发平台：制造业敏捷搭建工业场景智能体的解决方案
第一章：制造业智能体落地的六大攻坚挑战 企业智能体落地面临训推成本（算力投入如“黑洞”，用不起、跑不动）、模型幻觉（通用模型“纸上谈兵”，幻觉与泛化性并存）、安全防护（新型攻击面出现，传统防火墙失灵）、 第二章：腾讯云智能体开发平台：全栈能力与敏捷构建方案 腾讯云智能体开发平台提供智能体全生命周期管理（应用设置、调试、评测、发布、运营）与核心引擎（RAG引擎、工作流引擎、多Agent引擎、模型广场、插件广场 DHL：零代码编排50+工作流，大模型客服问题解决率提升至74%（来源：文中“腾讯云智能体开发平台 × 物流”）。 华住酒店：华小AI管家覆盖38条+工作流，服务准确率95%+（来源：文中“腾讯云智能体开发平台 × 酒店”）。 ）（来源：文中“腾讯云智能体战略全景图”“智能体应用图景”）。
59820编辑于 2026-04-03- 来自专栏用户8186044的专栏
IFS将TheLoops智能体AI技术整合至工业ERP系统
TheLoops首席执行官Somya Kapoor透露，此次收购将TheLoops完整的智能体开发生命周期平台引入IFS，使企业能够设计、测试、部署、监控和微调AI智能体，并内置对版本控制、合规性和性能优化的支持 她表示，该平台还提供多智能体构建能力，企业可以利用该能力，在MCP和A2A等互操作性框架的支持下，通过与内部和外部智能体协作来执行复杂任务或工作流。 Kramer指出，通过收购TheLoops，IFS可能成为首批为关键行业提供AI智能体平台的供应商之一，从而在不断扩展的企业智能体AI市场中取得竞争优势。 TheLoops的Kapoor进一步举例说明了智能体如何增强运营。 例如，在制造业中，智能体可以自主完成库存补充：“这些智能体可以协调更智能、更具弹性的供应网络，每周执行数十项自主操作，以改善服务连续性、优化库存并让团队腾出精力进行战略规划。”
33810编辑于 2026-03-22 AI智能体（Agent）开发实战：工业级项目案例驱动课
AI智能体开发实战：工业级项目案例驱动的核心能力构建引言：AI智能体的时代已至我们正站在人工智能发展的关键节点。 本文将通过工业级项目案例，深入探讨AI智能体开发的全流程，揭示从概念到落地实战中的关键技术挑战与解决方案。 一、AI智能体的核心架构与能力层次一个工业级AI智能体通常包含四个核心层级：感知层：负责多模态数据输入和处理，包括计算机视觉、语音识别、传感器数据解析等。 某物流调度智能体通过持续学习历史配送数据，将路径规划效率在3个月内提升了17%。二、工业级项目案例：智能制造质检智能体开发实战项目背景与挑战某高端制造企业需要解决产品表面微小缺陷检测问题。 数据战略先行工业级智能体需要高质量训练数据。建立数据收集、标注和质量管控流程，比模型算法选择更为重要。某医疗诊断智能体项目投入60%资源在数据准备和质量控制上。
1.8K10编辑于 2025-09-10《工业互联网新玩法：用DeepSeek打造专属智能体》
构建个性化工业智能体成为企业提升竞争力的关键，而DeepSeek技术凭借其强大优势，为工业互联网企业打开了新的大门，助力企业打造智能高效的工业智能体。 这使得工业互联网企业在构建智能体时，能够更快地训练出符合需求的模型，降低时间成本。基于DeepSeek构建工业智能体的步骤1. 数据收集与整理：数据是构建智能体的基础。 如化工企业利用自身的生产工艺数据对DeepSeek模型进行微调，让智能体能够准确预测生产过程中的反应参数变化，优化生产工艺。3. 智能体开发与集成：在模型定制完成后，进行工业智能体的开发。 实际应用案例某大型钢铁企业在构建工业智能体时，基于DeepSeek技术实现了生产过程的智能化管理。 工业互联网企业基于DeepSeek构建个性化工业智能体，是提升企业竞争力、实现数字化转型的重要途径。
79200编辑于 2025-02-18- 来自专栏openclaw系列
—— 工业级 AI 智能体网关的定位与愿景
OpenClaw（代号Moltbot）正是为这一目标而生：它不是一个聊天机器人框架，而是一个工业级AI智能体网关（AIAgentGateway），旨在成为连接AI大脑与现实世界的中枢神经系统。 一、传统Bot框架vsAIAgentGateway：范式跃迁本质区别：传统Bot是“被动响应者”，而OpenClaw中的智能体是“主动执行者”。 实时通知macOSMenuBar工具：桌面快捷操作CLI工具：开发者调试入口✅统一协议ACP（AgentClientProtocol）是这一切得以实现的基石——所有客户端只需实现ACP，即可共享同一套智能体后端 智能体具备长期记忆，能关联跨天、跨设备的上下文。 ✅下一篇预告：第2篇：三位一体架构详解——网关层、协议层、智能体系如何协同工作
88610编辑于 2026-03-11 智能体案例分析：IT新闻聚合智能体
智能体案例分析：IT新闻聚合智能体 IT新闻聚合智能体通过自动化技术抓取、分析和呈现最新的IT行业动态。这类智能体通常结合自然语言处理（NLP）和机器学习技术，从多个来源筛选高价值信息。 核心功能包括： 实时爬取主流科技媒体（如TechCrunch、Wired、The Verge） 自动分类（人工智能、网络安全、云计算等） 情感分析判断新闻倾向性 生成摘要简化阅读 典型应用场景： 投资机构追踪技术趋势
69311编辑于 2025-12-17- 来自专栏openclaw系列
—— 工业级 AI 智能体网关的定位与愿景
OpenClaw（代号 Moltbot）正是为这一目标而生：它不是一个聊天机器人框架，而是一个工业级 AI 智能体网关（AI Agent Gateway），旨在成为连接 AI 大脑 与 现实世界 的中枢神经系统 一、传统 Bot 框架 vs AI Agent Gateway：范式跃迁 本质区别： 传统 Bot 是“被动响应者”，而 OpenClaw 中的智能体是“主动执行者”。 Menu Bar 工具：桌面快捷操作 CLI 工具：开发者调试入口 ✅ 统一协议 ACP（Agent Client Protocol） 是这一切得以实现的基石——所有客户端只需实现 ACP，即可共享同一套智能体后端 智能体具备长期记忆，能关联跨天、跨设备的上下文。 ✅ 下一篇预告： 第 2 篇：三位一体架构详解 —— 网关层、协议层、智能体系如何协同工作
1.9K20编辑于 2026-03-12 - 来自专栏Debug日志
MCP协议全景解析：从工业总线到AI智能体的连接革命
“代码是逻辑的诗篇，架构是思想的交响” 一、双生协议：工业MCP与AI-MCP的基因解码 在数字化浪潮中，MCP协议作为连接物理世界与智能系统的关键纽带，正经历从工业自动化到生成式AI的跨界进化 通过三级存储优化、动态工具发现等核心机制解读，结合光伏监控、智能客服等场景实战代码，揭示MCP如何将设备响应延迟降低80%，同时让AI工具调用效率提升5倍。 1.1 工业MCP：46年老将的硬实时之道 Modbus Communication Protocol由施耐德电气（Schneider Electric）于1979年推出，核心解决工业设备互操作问题 工业MCP主从架构（基于RS-485总线） 核心特性对比 特性 MCP RTU MCP TCP/IP 业务价值 帧结构 12字节二进制 7字节头+RTU负载 带宽节省60% 响应确定性 <200ms < MCP通过 轻量帧结构+确定性响应 筑牢物理世界控制根基，40年验证的可靠性在光伏监控中创造500ms刷新率奇迹 AI-MCP凭借 动态工具发现+沙箱隔离 打破智能体协作壁垒，让银行反欺诈响应效率提升90%
83310编辑于 2025-10-13 - 来自专栏物联网智慧生活
工业智能网关工业锅炉远程监控
5G工业智能网关锅炉远程监控，实现工业锅炉管理集中化，故障服务响应自动化，维护售后人员调度智能化，信息化管理精准高效，节省人物力资源成本。 工业网关工业锅炉远程监控 计讯物联工业网关下锅炉远程监控系统主要由锅炉设备、PLC控制器、各类传感器、工业只能网关、云平台等组成。 图片1.png 工业智能网关下工业锅炉远程监控功能 1、锅炉状态远程监控 监控中心、手机端、pc端工业锅炉运行状态、温度、压力、运行参数、环保参数等远程实时监控。 图片2.png 锅炉远程监控工业智能网关 图片3.png 1、丰富接口，LAN、WLAN、RS232、RS485、SIM卡、TF卡、DI、继电器、ADC、POE供电。 5、实现设备固件远程升级，程序上下载，可灵活接入各种设备管理平台; 6、实现工业现场触摸屏远程控制和组态画面远程映射; 7、可同时与多台PLC或触摸屏远程通讯，实现西门子、三菱、欧姆龙、施耐德、台达、
1.7K30发布于 2021-10-21 - 来自专栏物联网智慧生活
工业边缘智能网关 工业自动化
工业边缘智能网关可帮助用户快速接入高速互联网，实现安全可靠的数据传输，采用高性能的工业级32位通信处理器，软件多级检测和硬件多重保护机制来提高设备稳定性。 图片1.png 采用Arm架构高端处理器;标准Linux系统支持用户二次开发，使用更安全应用更灵活 Flash + 超大内存设计，最大可扩展至1GB 工业级Flash满足各种工业应用场景，读写使用寿命长 为数据安全提供条件，有效减轻平台服务端压力 图片4.png 接口丰富，标准易用 多路232和485串口接入设计;同时支持2路DI数字量输入接口、2路继电器控制接口、5路以太网接口同时接入及各类智能设备的接入 图片7.png 支持多种平台接入和设备主流协议 支持包括阿里云/华为云/微软/亚马逊/施耐德/西门子等平台接入;兼容多种设备主流工业实时以太网协议和工业总线协议，如Modbus tcp/rtu、profinet 图片9.png 远程管理，效率提升 设备远程监测、配置、升级，实现对现场设备进行编程、诊断、调试，提高服务响应速度;故障告警，提升偏远地区设备在线率;智能网关与计讯云端管理系统配合使用，极大提升管理效率
1.5K20发布于 2021-05-20 2周写完《AI智能体》新书的7点实战心得
2周写完《AI智能体》新书的7点实战心得原文3月份，我花2周左右时间，把我的第一本书《AI智能体》初稿写完了，其实每天也就花了2小时左右，总耗时20小时。效率是之前人工写书的100倍都不止。 这本书已经进入了出版环节，大概6-7月份左右，会和大家见面。很多学员只是看了目录，说目录就值得书价。我相信这本书也是市面上，第一本AI商业化的实战书籍。 2 写书智能体在Claude里，我设计了写书大师这个智能体，没有知识库，指令也只是放进去了公司背景+大纲。 这也是智能体最强大的核心能力之一，我是已经离不开grok 3了。5 让AI们打PK赛，输出结果更好AI有一点，跟人也是特别像，给它一个任务，它一个人完成，质量远远比不上，几个人PK的质量。 7 视觉部分，Claude全部独立完成这本书，有很多视觉部分，比如新书的长详情页海报、思维导图、正文内容可视化等等，都是Claude 3.7完成的。
6600编辑于 2026-09-02智能体来了！2026智能体开发全面指南
智能体来了！2026智能体开发全面指南 一、 繁华落尽后的“平静”：技术背后的选择逻辑“真正深入使用 AI 之后，我反而更平静了。” 在过去这段时间里，我深入钻研了 Python 编程、探究了 AIGC 的视觉极限、搭建了复杂的流程智能体、甚至深入到了 STM32 的硬件底层。 而顶级的 AI 大模型与 Agent（智能体），正是我能遇到的认知最高、脾气最好、思维最完善的存在。在我的「心枢」系统里，AI 不仅仅是执行任务的“器”，它更是我最好的老师、朋友、教练和员工。 在这里，我们筛选真需求，击碎伪智能，夺回 AI 时代的协作主权。 礼包内包含（持续更新）：多维提示词库：包含智能体设计规范、AI 绘画精准词簇、AI 视频叙事 Prompt。ComfyUI 极客工作流：从零搭建好的 json 配置文件，导入即用。
79710编辑于 2026-01-24AI 智能体
也就是AI Agent AI Agent AI 智能体是一个能够感知环境并采取行动以实现特定目标的系统。它从标准大语言模型演进而来，被赋予了规划、使用工具以及与周围环境交互的能力。 可以把智能体 AI 想象成一个能在工作中不断学习的智能助手。 它遵循一个简单的五步循环来完成任务 1.获取任务目标：你给它一个目标，比如“帮我安排日程”。 Claude Code Claude Code是一个比较通用的智能体 系统架构 工具系统是 Claude Code 的"手脚"，使其能够与外部环境交互： 文件工具：读取、写入、搜索文件； 执行工具：运行
21300编辑于 2026-06-25- 来自专栏算法之名
AI智能体
messages) print(response.content) 这里的 ZHIPUAI_API_KEY 需要你自己去智普网站 https://open.bigmodel.cn 去注册就有，运行结果 智能助手显神通 你的角色是一个诗人.'), HumanMessage(content='用七言绝句的形式写一首关于AI的诗')] streaming_chat(messages) 运行结果 智能助手显神通
1.1K10编辑于 2024-09-29 - 来自专栏决策智能与机器学习
基于工业大数据的工业智能发展 | 机器智能 | 趋势研判
工业智能的基础：工业大数据 工业大数据是工业智能的基础，通过数据驱动实现工业智能是目前较为可行的途径，随着工业数字化、网络化的进程不断加快，工业领域收集的数据维度不断扩大，主要体现在三个方面 经过多年的生产经营，积累下来历年的产品数据、工业数据、原材料数据和生产设备数据； 二是数据范围不断扩大。 企业经营的视角来看待这些工业数据。 大数据在工业企业的应用 企业所积累的数据量以越来越快的速度在增加，很多企业也就顺势将大数据技术引入企业的生产经营中。大数据在工业企业的应用主要体现在三方面： 一是基于数据的产品价值挖掘。 商业模式创新主要体现在两个方面，一是基于工业大数据，工业企业对外能提供什么样的创新性商业服务；二是在工业大数据背景下，能接受什么样的新型的商业服务。
67540发布于 2020-08-04 - 来自专栏云时之间
智能体结构
智能体的结构 迄今为止我们通过描述行为—在任何给定的感知序列下采取的行动—讨论了智能体，现在我们不得不将知难而进，去讨论智能体内部是如何工作的，AI的任务是设计智能体程序，通过它来把感知信息映射到行动的智能体函数 注意智能体程序和智能体函数之间的差别。智能体程序在于当前感知为输入，而智能体函数是以整个历史为输入的。智能体程序只把当前感知作为输入是因为环境无法得到更多的东西。如果智能体的行动依赖于整个感知序列。 那么该智能体不得不记住全部感知的信息。 *智能体程序骨架还有其他的选择。例如我们可以让智能体程序成为协同程序。 行动表明确的表示了每个智能体程序实现的智能体函数。要用这种方式来建造理性智能体。作为设计者，我们必须构造包括各种可能的感知序列的适当行动的函数表。 在这个文章的以下部分，我想概述四种基本的智能体程序，他们几乎涵盖了所有智能系统的基础准则： 1：简单反射型智能体 2：基于模型的反射型智能体 3：基于目标的智能体 4：基于效用的智能体 然后我们将概括的解释如何把这些智能体转换成学习智能体
1.5K70发布于 2018-04-11 - 来自专栏ceshiren0001
MCP零基础学习（7）｜实战指南：构建论文分析智能体
在本篇教程中，我们将通过一个实际案例，演示如何运用 MCP 构建一个能够分析学术论文的智能体。这个智能体将具备读取 PDF 文件、提取关键信息的功能，并能回答用户有关论文内容的问题。 一、项目概述我们将构建一个具有以下功能的论文分析智能体：读取和解析 PDF 论文提取论文的基本信息（标题、作者、摘要等）分析论文内容并回答用户问题提供论文关键信息的总结二、环境准备首先，确保你已经安装了以下工具 [调用 analyze_paper 工具]七、进阶功能扩展你可以进一步扩展这个智能体：集成 NLP 库：添加自然语言处理功能，如实体识别、关系提取等添加引用分析：解析论文的参考文献和引用关系实现可视化： 生成论文内容的可视化分析报告添加缓存机制：提高重复查询的响应速度支持多种格式：扩展支持 Word、HTML 等其他文档格式八、总结通过本教程，你学会了如何：创建一个基于 MCP 的论文分析智能体实现 PDF 解析和内容提取功能配置 MCP 服务器与 Claude 客户端的集成构建实用的论文分析工具这个项目展示了 MCP 在实际应用中的强大能力，通过组合不同的工具和资源，可以构建出专门针对特定领域的高效智能体
54810编辑于 2025-08-26 - 来自专栏DeepHub IMBA
AI智能体框架怎么选？7个主流工具详细对比解析
AI智能体可以主动获取实时信息、执行多步骤操作、与各种API和服务交互，真正实现了从"理解"到"行动"。 如果要想构建真正实用的AI智能体，仅仅理解概念是远远不够的。 为什么需要智能体框架 针对于简单的应用场景，一些简单的工作流就够用了（如果想简单的话只需串联几个prompt）。但是随着业务复杂度上升，专门的智能体框架变得非常必要。 给智能体过多权限处理敏感信息，可能导致数据意外泄露。 主流智能体框架解析 以下框架按复杂度递增排列，复杂度越高意味着更强的控制力和功能性。选择哪个主要看你的具体需求和技术能力。 因为是hf的产品，所以教程质量很高，对智能体概念的讲解特别清晰。如果你是开发者且刚开始接触智能体，smolagents是绝佳的起点。 你可以快速理解智能体的工作原理，验证想法可行性，之后再升级到更强大的框架。 由于智能体的自主性很强，我们推荐把它用在简单场景或学习阶段。有Hugging Face的背书也是质量保证。
1.1K10编辑于 2025-11-15
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号