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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。 开发者社区热点话题发现 企业竞争情报监控 技术实现方案 数据采集层 使用Python的Scrapy框架构建爬虫，示例代码： import scrapy from datetime import datetime article in response.css('div.post-block'): yield { 'title': article.css('h2 a::text').get(), 'url': article.css('h2 a::attr(href)').get(), 'timestamp Company {name:'OpenAI'}) CREATE (n)-[:MENTIONED_IN]->(a:Article {title:'GPT-4 Release'}) 部署架构 采用微服务架构： 爬虫服务
65311编辑于 2025-12-17- 来自专栏Dance with GenAI
AI网络爬虫：用deepseek批量提取天工AI的智能体数据
天工AI的智能体首页： F12查看真实网址和响应数据： 翻页规律： https://work.tiangong.cn/agents_api/square/sq_list_by_category?
79910编辑于 2024-07-10 - 来自专栏Dance with GenAI
AI网络爬虫：用deepseek批量提取coze扣子的智能体数据
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1.6K10编辑于 2024-06-24 AI网络爬虫：用deepseek批量提取coze扣子的智能体数据
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1.4K10编辑于 2024-06-20- 来自专栏机器学习算法与Python学习
开源星际争霸2多智能体挑战smac
转自：专知 SMAC是Github上的一个用于在暴雪星际争霸2上进行多智能体协同强化学习（MARL）的环境。 SMAC用了暴雪星际争霸2的机器学习API和DeepMing的PySC2为智能体与星际争霸2的交互提供了友好的接口，方便开发者观察和执行行动。 https://github.com/oxwhirl/smac 安装SMAC pip install git+https://github.com/oxwhirl/smac.git 另外，星际争霸2也是要安装的 示例代码 ---- 在下面的代码中，独立的智能体在接收到观察和全局状态后会执行随机策略。 from smac.env import StarCraft2Env import numpy as np def main(): env = StarCraft2Env(map_name=
1.7K20发布于 2019-03-07 - 来自专栏Go语言学习专栏
2 - AI 应用开发 - AI 超级智能体项目教程
2）对话型提示词（Conversational Prompts）：模拟自然对话，以问答形式与 AI 模型交互。 你认为人工智能会在未来取代人类工作吗？ 什么是人工智能？ 2）复合提示词（Compound Prompts）：包含多个相关指令或步骤的提示词。 分析下面这段代码，解释它的功能，找出潜在的错误，并提供改进建议。 请提供一个社交媒体营销计划，针对一款新上市的智能手表。计划应包含: 1. 目标受众描述 2. 三个内容主题 3. 每个平台的内容类型建议 4. 设计一个智能家居系统的基础架构: 1. 首先用文字描述系统的主要功能和组件 2. 然后创建一个系统架构图(用ASCII或文本形式表示) 3. 接着提供用户交互流程 4. - 智能答案生成 - 根据知识库动态生成结构化答案，突出逻辑性（如STAR法则）。 - 提供“极速模式”（秒级响应）和“精准模式”（联网校验信息准确性。 2.
93311编辑于 2026-03-17 - 来自专栏喵叔's 专栏
智能爬虫框架
当我们对少数网站内容进行爬取时写多个爬虫还是有可能的，但是对于需要爬取多个网站内容的项目来说是不可能编写多个爬虫的，这个时候我们就需要智能爬虫。 智能爬虫目前有三种： 基于网页内容的爬虫 当网页含有大量需要提取的信息时，我们就需要用到基于网页内容的爬虫。该爬虫会将 HTML 视为文本并利用 NLP 技术进行处理。 一、Newspaper Newspaper 是一个利用 NLP 的智能爬虫框架，可以从页面中提取出很多内容。 安装这个爬虫框架需要首先安装依赖： sudo apt-get install libxml2-dev libxslt-dev sudo apt-get install libjpeg-dev zlib1g-dev 三、总结 我们讲解了常见的三种智能爬虫类型，还通过代码的形式学习了 newspaper 和 readability 的使用方法和原理，我们可以利用这篇文章学到的内容来编写自己的爬虫，同时对爬虫的开发有了更进一步的了解
1.5K20发布于 2020-09-08 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。 它的核心公式是：理解目标（Layer 1）→ 协助决策（Layer 2&3）→ 自动执行（Layer 2&5）→ 持续表达（Layer 4）。 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。
75410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”。 2.扫描环境信息：它会收集所有必要的信息 阅读邮件、检查日历、访问联系人以了解当前状况。3.制定计划：它会思考并制定实现目标的最佳方案。4.执行行动：它会发送邀请、安排会议、更新你的日历来落实计划。 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
20000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。 这些令人望而生畏的容量，意味着：1:这个世界没有一个实际的智能体可以保存该表的空间。2：设计者没有时间来创建该表。3：没有智能体能够从他的经验中学习正确的表条目。 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 Composer 2：基于强化学习的智能编程体训练
Composer 2 的训练流程该训练流程将一个强大的通用模型转化为专门的编程智能体。 一个智能体可能读取数十个文件、执行多个 shell 命令，并与环境进行数百轮交互。为了让模型保持有效而不撑爆上下文窗口，Composer 2 依赖于自摘要。 这种方法使用的令牌显著减少，允许高效的 KV 缓存重用，并通过使智能体保持接地气来持续减少复杂任务中的错误。塑造智能体行为虽然功能正确性是首要目标，但开发者体验同样重要。 结论Composer 2 证明，从一个强大的通用模型开始，并应用领域专用的 RL，可以创建出前沿级别的工程智能体。 智能体编码的演变将依赖于缩小模型训练方式与实际工作环境之间的差距。FINISHED
43610编辑于 2026-04-18aipy 智能体学习2:源码运行执行轨径主干
[aipy智能体学习0:源码概览]()[aipy智能体学习1:源码运行起来]()aipy智能体学习2:源码运行执行路径项目的命令入口在pyproject.toml，对应aipyapp. AI相关服务1.AI工具配置：安装、切换DeepSeek或千问等国内外大模型及agent｜502.AI软件定制：本地部署DeepSeek、千问等开源大模型、智能体｜10003.企业AIAgent：公司流程 AIAgent接入、自动化、辅助评审与决策｜2000案例1：[AI评审代码]()案例2：[公司流程AIAgent接入]()
8710编辑于 2026-10-08- 来自专栏农民工前端
智能体（Agent）全面解析：什么是智能体agent
一、什么是智能体（Agent）？ 智能体是一个能够自主思考、决策、调用工具的智能代理系统。 智能体的出现，让AI从单纯的"对话者"进化为真正的"执行者"。 智能体的核心优势 大脑：LLM提供强大的理解和推理能力 记忆：记住对话历史，保持上下文连贯 工具：灵活调用各种外部能力 二、两种搭建智能体的路径 根据技术门槛和应用场景，智能体的搭建主要有两种方式： 1️⃣ 技术门槛 无需编程基础 开发速度 分钟级搭建 应用场景 自媒体文案批量生成、客服自动回复、简单任务自动化 优点： 可视化拖拽界面，操作简单 内置丰富工具和模板 快速验证业务想法 降低AI应用门槛 2️⃣ 随着LLM能力的不断提升和工具生态的日益丰富，智能体将在更多领域发挥重要作用，成为我们工作和生活中不可或缺的智能伙伴。
2K10编辑于 2026-03-03 智能体（Agent）全面解析：什么是智能体agent
一、什么是智能体（Agent）？智能体是一个能够自主思考、决策、调用工具的智能代理系统。 它不仅仅是简单的问答机器人，而是具备以下核心能力的自主系统：思考能力：理解用户意图，分析任务需求决策能力：规划执行步骤，选择合适工具行动能力：调用外部工具，执行具体操作记忆能力：记住上下文，积累经验智能体的价值智能体的出现 智能体的核心优势大脑：LLM提供强大的理解和推理能力undefined记忆：记住对话历史，保持上下文连贯工具：灵活调用各种外部能力二、两种搭建智能体的路径根据技术门槛和应用场景，智能体的搭建主要有两种方式 即开即用适用人群业务人员、产品经理、运营人员技术门槛无需编程基础开发速度分钟级搭建应用场景自媒体文案批量生成、客服自动回复、简单任务自动化优点：可视化拖拽界面，操作简单内置丰富工具和模板快速验证业务想法降低AI应用门槛2️⃣ 随着LLM能力的不断提升和工具生态的日益丰富，智能体将在更多领域发挥重要作用，成为我们工作和生活中不可或缺的智能伙伴。您好，我是肥晨。
3.8K23编辑于 2026-03-02Codex智能体：从零系统学习智能体
核心结论：Codex智能体的本质是一套“Harness（运行框架）”，它把模型能力封装成可管理的执行循环。 智能体不会把用户输入直接交给模型，而是拼接一个结构化的JSON负载，包含四类内容：系统指令（智能体通用规则，如编码标准）、工具列表（可调用的MCP服务器）、输入内容（用户消息、AGENTS.md、环境信息 不处理，智能体在复杂任务中就会因窗口耗尽而失效。 自定义子智能体时，权限可以在agent文件中单独指定。一个典型的只读侦察兵配置使用 sandbox_mode = "read-only"，强制该智能体只能读取、不能修改。 这种按agent粒度控制权限的设计，是多智能体系统的安全基础。四、从零系统学习的推荐路径基于上述原理，系统学习可以按三个阶段推进。阶段一：手写最小循环（1-2天）。
22710编辑于 2026-09-23- 来自专栏正则
python 爬虫2
一、认识爬虫 1.1、什么是爬虫？ 爬虫：一段自动抓取互联网信息的程序，从互联网上抓取对于我们有价值的信息。 网页下载器：通过传入一个URL地址来下载网页，将网页转换成一个字符串，网页下载器有urllib2（Python官方基础模块）包括需要登录、代理、和cookie，requests(第三方包) 网页解析器 一、爬虫准备 2.1.1、爬虫类型 小爬：各种库来爬 中爬：框架 大爬：搜索引擎 2.1.2、目的 解决数据来源的问题 做行业分析 完成自动化操作 做搜索引擎 2.1.3、目标类型 新闻/博客/微博 图片，新闻，评论 电影视频 视频，评论 音乐 音频，评论 三、开始爬虫 本章为爬虫入门，所以我们只需要安装几个Python库即可，如下： requests | pip 」最细致的讲解Python爬虫之Python爬虫入门（一）先到这里
1.2K40发布于 2021-09-07 DeepAgents+MCP+A2A+Skills 超级多智能体全流程实战：多智能体集群架构与协同开发
DeepAgents+MCP+A2A+Skills 组合方案的核心价值，是将 “单个全能智能体” 重构为专精智能体集群：由 DeepAgents 承担全局任务规划与子智能体生命周期管理；A2A 协议作为智能体之间对等通信标准 ，横向 A2A 实现集群内智能体协同，二者互补构成完整智能体运行底座Agent Prot...。 2.3 A2A（Agent-to-Agent Protocol）：智能体对等通信协议A2A 是面向多智能体互操作的开放应用层协议，解决异构智能体之间的通信难题，不同框架、不同厂商构建的 Agent，可以基于 DeepAgents 作为大脑统筹全局任务；A2A 构建智能体之间标准化对话网络；MCP 打通智能体与现实世界数据和工具；Skills 沉淀可复用领域能力。 未来随着 A2A、MCP 协议生态持续成熟，多智能体集群会进一步走向跨组织、跨平台异构智能体大规模协同。
22110编辑于 2026-09-27- 来自专栏林欣哲
人工智能的智能体
今天来谈谈人工智能的研究工作中所做的一些基本的抽象。 一、智能体的概念 人工智能研究的对象称为智能体（Agent），其他的外部条件划归为环境。 智能体做出什么样的反应取决于输入和输出之间的映射关系函数，这个函数就是智能体研究的核心。 编写出智能体的程序则具体实现这个数学意义上的函数。 二、智能体的性能衡量 我们研究智能体是要他能做正确的事，因此需要有一个标准去衡量他的表现，一个合理的智能体会最大化这个期望的标准。 这里要注意一点，我们以最终期望达到的效果来做为衡量的标准，而不要以智能体的行为本身作为标准。 总结，人工智能的研究的期望是实现一个，在给定的每个可能的感知序列下，能做出让期望的性能最大化的行动的理性的智能体。
2.2K70发布于 2018-04-10 - 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？ 23 年时的大多数 AI 聊天机器人应用，几乎都是反应式智能体。 2）有限规划智能体：能进行简单地多步骤执行，但执行路径通常是预设的或有严格限制的。鉴定为 “能干事、但干不了复杂的大事”。 A2A（Agent to Agent）也是最近很热门的一个概念，简单来说，A2A 协议 就是为 “智能体之间如何直接交流和协作” 制定的一套标准。 A2A 的安全关注点：更关注智能体网络中的身份认证、授权和信任链。A2A 需要解决“我怎么知道我在和谁通信”、“这个智能体有权限请求这项任务吗”、“如何防止恶意智能体窃取或篡改任务数据” 等问题。 对于一个成熟的智能体系统，可能会同时运用 MCP 和 A2A，MCP 负责某个智能体内部调用工具完成任务，A2A 负责智能体之间协同完成任务。
1.5K21编辑于 2026-03-17
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