- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏Go语言学习专栏
5 - 工具调用 - AI 超级智能体项目教程
1）联网搜索 2）网页抓取 3）资源下载 4）终端操作 5）文件操作 6）PDF 生成 而且这些需求还可以进行组合 如果 AI 能够完成上述需求，就不再只是一个有知识的 “大脑”，而是有手有脚，会利用工具完成任务的 “智能体” 了。 try { String response = HttpUtil.get(SEARCH_API_URL, paramMap); // 取出返回结果的前 5 jsonObject.getJSONArray("organic_results"); List<Object> objects = organicResults.subList(0, 5) ().get("userName")); } } 看源码我们会发现，ToolContext 本质上就是一个 Map： A47lphkkDDkxdCS/rQHpdWHGIqT1c+f0rRj5gEHvdTo
55810编辑于 2026-03-17 - 来自专栏灵墨AI探索室
Java智能之Spring AI：5分钟打造智能聊天模型的利器
从智能语音助手到复杂的自然语言处理系统，人工智能已经成为了现代生活和工作中不可或缺的一部分。在这样的背景下，Spring AI 项目迎来了发展的机遇。 该项目的初衷在于推进生成式人工智能应用程序的发展，使其不再局限于Python开发者。 Spring AI 的核心理念是提供高度抽象化的组件，作为开发AI应用程序的基础。 本期主要着重展示如何有效利用Spring AI的ChatClient，特别是在本示例中应用Spring AI的智能聊天模型。 List<ActorFilms> actorFilms = chatClient.prompt() .user("Generate the filmography of 5 Spring AI作为一个高度抽象化的人工智能应用程序开发框架，为开发者提供了便捷的模型支持、灵活的功能模块交换和优化能力。
23K34编辑于 2025-06-26 - 来自专栏物联网IoT996
AI使物联网更智能的5种方法
12.13.19-5-Ways-How-AI-Can-Make-the-Internet-of-Things-IoT-More-Intelligent.png 无需进行任何第三方交互即可连接数十亿个交换数据的设备的能力使物联网 微软的AI专家Rashmi Misra最近在有关物联网中AI实施的播客中透露，微软有兴趣提高IoT设备收集的数据的价值。这将为企业提供开发更有效的产品和服务的解决方案，以满足客户的期望。 智能恒温器 通过智能手机或其他物联网控制设备管理房屋中的温度变得越来越普遍。人工智能的集成允许生产可以从用户体验中学习并表现得更好的设备。 借助AI的集成，企业所有者，尤其是拥有大量车辆和业务繁忙的公司，可以更快地收集和分析数据并产生更多有用的反馈。 人工智能的实施可以产生更有效的路线，削减其他运营费用并自动委派工作，而无需人工干预。 结论 这些只是我们可以使用AI分析通过IoT设备收集的大数据并提高每个智能设备的功能的一些方式。 我们很快就会住在适应我们需求和习惯的全自动家庭中。
72300发布于 2020-03-09 构建多智能体 AI 应用的5个最佳框架
接下来的章节将介绍用于构建和集成 AI 智能体到你应用中的五大顶级平台。我们将探讨这些框架的核心特性与优势，并展示部分框架的智能体构建代码示例。 为什么使用多智能体 AI 框架？ •投票与评价分析：通过分析用户反馈与问卷调查数据[5]，洞察客户需求，从而优化客户体验。•差旅与报销管理：自动化处理费用申报、跟踪与审批流程。 5. LangGraph LangGraph[23]是一个基于节点的 AI 框架，是目前最受欢迎的多智能体系统构建工具之一。它属于 LangChain 生态系统，专用于图结构化的智能体流程编排。 更多信息 山行AI希望本文对你有所帮助，由笔者翻译整理自：https://medium.com/@amosgyamfi/best-5-frameworks-to-build-multi-agent-ai-applications 各个渠道上的用户情绪:https://getstream.io/blog/building-an-ecommerce-chatbot-with-react-native-and-dialogflow/ [5]
1.9K10编辑于 2026-03-13- 来自专栏机器人网
5份AI经典书单：人工智能学习参考书
将上面的岗位涉及到的知识和技术划类，就形成了今天的五份书单： 1人工智能科普类：人工智能科普、人工智能哲学 ? 《智能的本质》斯坦福、伯克利客座教授30年AI研究巅峰之作 《科学+遇见人工智能》李开复、张亚勤、张首晟等20余位科学家与投资人共同解读AI革命 《人工智能时代》从人工智能的历史、现状、未来，工业机器人 3人工智能深度学习类：深度学习、Tensorflow ? 《深度学习》AI圣经，深度学习领域奠基性的经典畅销书 特斯拉CEO埃隆·马斯克等国内外众多专家推荐！ 《算法学习与应用从入门到精通》320个实例、753分钟视频、5个综合案例、74个技术解惑，一本书的容量，讲解了入门类、范例类和项目实战类三类图书的内容。 5人工智能时间图像和视觉识别类：图像识别 、语音识别、自然语言处理、建模工程 ?
3.3K40发布于 2018-07-23 - 来自专栏人工智能
人工智能AI（5）：线性代数之矩阵、线性空间
在数学中，矩阵（Matrix）是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合，详细的定义可以参考人工智能AI（2）：线性代数之标量、向量、矩阵、张量。
2.1K50发布于 2018-01-25 开源 AI 日报 06.19：智谱 GLM-5 上榜，代码智能 MCP 跳升 5 位
」#2） → DeusData/codebase-memory-mcp 跃升 5 位登顶 AI 榜，单文件二进制 + 毫秒级代码知识图谱（详见「开源新星」#1） → BuilderIO/agent-native DeusData/codebase-memory-mcp · ⭐ 7.7k · C · 排名升 5 位 把代码库索引为持久知识图谱、毫秒级响应代码结构查询的 MCP 服务。 要点：纯 C 实现的代码智能服务器；走 MCP 协议可被 Claude Code / Cursor / Continue 等直接调用；适合本地大仓代码检索场景。 2. zai-org/GLM-5 · ⭐ 4.4k · Unknown · 排名 -4（仍居 Top 10） 智谱面向复杂系统工程与长程代理任务的开源大模型系列。 本站已有深度报告 → /reports/chopratejas_headroom 5. calesthio/OpenMontage · ⭐ 6.0k · Python · 新进榜 把 AI 编程助手变作端到端视频生产线
58300编辑于 2026-06-24- 来自专栏人工智能快报
AI诊所来了！英国将启用5家人工智能诊所
2018年11月6日，英国政府宣布将在2019年正式启用5家人工智能医疗诊所， 这些中心将使用人工智能进行疾病诊断。 英国人工智能健康战略向前迈出了大胆的一步，政府资助的人工智能诊所将在利兹、牛津、考文垂、格拉斯哥和伦敦开业。 商业、能源和工业战略大臣格雷格·克拉克说：“人工智能具有革命性的医疗保健和改善生活的潜力。 这些中心将召集团队开发人工智能工具，以分析各类医学图像。人工智能具有彻底改变医学诊断的速度和准确性的潜力。” 在2018年4月份，英国曾宣布成千上万的国民保健署员工将被训练使用机器人和人工智能来改善病人的治疗。
85520发布于 2018-12-24 多智能体系统设计：5种编排模式解决复杂AI任务
AI智能体同样如此。随着系统从单体模型向多智能体架构演进，编排成为核心技术能力。仅仅拥有强大的智能体远远不够，关键在于让它们有效协作。 编排本质上是设计智能体间的通信协议、工作流程和决策机制，使整个系统能够处理故障、协同工作，完成单一智能体无法胜任的复杂任务。我们这里分析5种主流的智能体编排模式，每种都有其适用场景和技术特点。 顺序编排：流水线式处理最直观的协作方式就是让智能体按固定顺序依次处理任务。前一个智能体的输出作为后一个智能体的输入，形成清晰的数据流管道。 报告生成系统是典型案例：数据收集智能体获取原始信息，格式化智能体进行结构整理，分析智能体提取关键洞察，优化智能体改进表达质量，最后由交付智能体生成最终输出。每个环节都有明确的职责分工和输入输出规范。 GPT-5等新一代模型展现出强大的上下文理解和多任务处理能力，单一模型通过精心设计的提示就能完成以前需要多智能体协作的任务。但在处理逻辑复杂、需要专业化分工的场景中，智能体编排仍然具有不可替代的价值。
1.2K00编辑于 2025-09-01- 来自专栏TSINGSEE青犀视频
视频智能分析AI算法智能分析网关V5告警功能添加教程来咯！
智能分析网关系列是基于边缘AI计算技术，可对前端摄像头采集的视频流进行实时检测分析，能对监控画面中的人、车、物进行识别，可实现的检测包括：人脸检测与识别、车辆检测与识别、烟火识别、安全帽/反光衣识别、区域入侵识别等 图片近期，智能分析网关V5也在测试中，今天小编就带大家来看一下在视频智能分析/视频汇聚EasyCVR平台中，如何添加智能分析网关V5并设置告警通知？ 1）首先，先在视频汇聚/安防监控EasyCVR平台代码中定义2个接口，用于注册告警和接收告警消息；图片2）随后在安防监控/视频云存储EasyCVR平台添加v5的告警接收信息，并选择v5版本；图片3）点击下图设置按钮 ，弹出推送服务地址，如下图：图片4）注意：推送服务中的channel_id参数是对应EasyCVR设备管理中的通道编号；图片5）然后将其组合起来的url为：http://ip:port/api/v1/ai /v5/1/2；6）最后在用户的告警软件中添加告警url (即组合的url地址)即可；图片图片智能视频监控/视频云存储/集中存储/视频汇聚平台EasyCVR具备视频融合汇聚能力，作为安防视频监控综合管理平台
50020编辑于 2023-08-30 - 来自专栏算法之名
AI智能体
langchain 概述 langchain是LLM与AI应用的粘合剂，是一个开源框架，旨在简化使用大型语言模型构建端到端应用程序过程，它也是ReAct(reason+act)论文的落地实现。 chains，langchain把提示词、大语言模型、结果解析封装成chain，并提供标准的接口，以便允许不同的chain形成交互序列，为AI原生应用提供端到端的chain。 content='Hi.'), SystemMessage(content='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 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 的诗')] streaming_chat(messages) 运行结果 智能助手显神通， 问答之间意无穷。
1K10编辑于 2024-09-29 AI 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”。 5.学习与优化：它会观察结果并不断调整。例如，如果会议被重新安排，系统会从中学习以提升未来表现。 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 ； 查询引擎：与 AI 模型交互，发送请求并处理响应； 工具调度器：协调工具的调用和结果处理； 执行流程 Reference Claude Code 深度拆解：一个顶级AI编程工具的核心架构
17600编辑于 2026-06-25- 来自专栏信数据得永生
Python 智能项目：1~5
一、人工智能系统的基础 人工智能（AI）在过去几年中一直处于技术的最前沿，并已进入主流应用，例如专家系统，移动设备上的个性化应用， 自然语言处理中的机器翻译，聊天机器人，自动驾驶汽车等。 –拉里·特斯勒（Larry Tesler） 在 1996 年 IBM 电脑 Deep Blue 击败 Gary Kasparov 之前，一直认为构建能下象棋的智能系统是 AI。 近来，人工智能已经能够解决复杂的数学问题，创作音乐和创作抽象绘画，并且人工智能的这些功能正在不断增加。 科学家将 AI 系统在未来等同于人类智能水平的点称为 AI 奇点。 机器是否会真正达到人类的智能水平这个问题非常令人着迷。 许多人会认为机器永远无法达到人类的智能水平，因为用来学习或执行智能任务的 AI 逻辑是由人类编程的，并且它们缺乏人类所拥有的意识和自我意识。 此外，我们还谈到了强化学习，这对机器人技术和 AI 产生了重大影响。 您现在应该熟悉本书其余各章中构建智能 AI 应用时将要使用的核心技术。 在构建应用时，我们将在需要时进行一些技术上的改动。
1.5K20编辑于 2023-04-23 - 来自专栏AI uTools
5分钟解读：ElevenLabs对话式AI，刷新你的智能体验！
想象一下，你的业务只需几分钟就能拥有“会说话”的人工智能助手，能用自然语音流畅交流，还支持实时互动？ 开发必备对话式AI工具包 语音识别（Speech to Text）：嘈杂环境下也能精确听清并转录；谁还需要人工速记员？ 中断检测+轮流机制：会聊天的AI，真·人性化互动，无缝应对用户突然插话。 2. 开发者友好，低代码也能玩转AI 多SDK支持：Python、React、JavaScript，开发者的快乐自由。 这不就是智能客服的天花板？ 应用场景：你的焦虑“药方”来了 客户支持： 24/7无死角响应，还能自动解决问题、安排退货。 唯一要担心的就是——客户可能更爱“AI客服”。 用AI自然开场，让客户觉得你是真诚“懂TA”的。 游戏开发： NPC对话不再“工具人”，动态适配玩家操作，玩家沉浸度100%拉满。 教育领域： 定制化学习路径，讲解→测试→适应，AI老师全包。
1.3K10编辑于 2024-12-05 - 来自专栏AI 大数据
从沟通压力到智能助手：5 分钟上手构建公益 AI 问答系统
本文通过一个可运行的 Demo，手把手教你用 LangChain 和 RAG 架构搭建一个 AI 聊天助手，让它来帮你自动回答常见问题、对接知识库，大幅提升沟通效率。 如果有个 AI 聊天助手，能随时在线回答 FAQ 或文档里的内容，是不是就能让团队更专注在真正需要人参与的事上？接下来我们就来聊聊这个 AI Bot 要怎么做，用到哪些技术，落地起来有多快。 整体思路：构建一个能“看懂文档、回答问题”的 AI 助手为啥要用 LangChain + RAG？传统 chatbot 如果只是靠关键词匹配，那就太弱了。 OpenAI GPT-4 / DeepSeekLangChain：流程封装，检索链构建知识源：本地文档 / FAQ 预设向量库：FAISS（快速、轻量）UI 展示：Streamlit可运行 Demo：5 通过 LangChain + 向量检索，你可以快速打造一个适配自己组织的 AI 服务助手，而且可拓展性也很强。
59800编辑于 2025-04-19 - 来自专栏无原型不设计
智能设计新时代：5款强大的AI原型设计工具推荐
5款AI原型设计工具推荐1.Uizard Uizard是一款快速、由人工智能驱动的原型设计工具，可在几分钟内设计出草图、线框图和高保真原型。 功能亮点：1) AI生成UI元素和界面：根据用户的提示和需求，自动生成UI元素和设计稿，帮助用户快速创建视觉上吸引人的界面；1）2) 智能建议系统：根据用户的设计需求和上下文，智能推荐相关的UI元素和内容 推荐理由: 简单易用、AI生成UI元素、AI生成原型图、SEO优化推荐评级:☆☆☆☆5.摹客RP摹客RP是一款快速原型设计工具，它界面简洁、交互设置简单、组件库和模板丰富，助力产品经理或设计师在几分钟内完成高保真原型设计 ；2) 自动布局和响应式设计：AI技术可以自动识别和适应不同设备和屏幕尺寸的要求，帮助实现自动布局和响应式设计；3) 智能交互和动画：AI技术通过分析用户行为和设计意图，可以智能地生成交互式元素和动画效果 ，提供更真实和生动的用户体验；4) 设计建议和改进：AI技术通过分析设计规范、用户反馈和行业最佳实践，提供有针对性的建议，帮助设计师改善用户界面和交互设计；5) 多模态原型：AI技术的发展还将促进多模态原型的实现
29.4K21编辑于 2023-06-26 - 来自专栏设计模式
Anthropic官方：AI智能体的 3 种工作流 和 5 种多智能体协同模式
AI 智能体的核心价值在于自主决策与复杂任务求解，而工作流与协同模式则是为这种自主性赋予结构化、可落地的执行框架。 本文结合 Anthropic 官方的两篇博客系统梳理出来了 3 类主流工作流模式与 5 种多智能体协同范式。 以下 5 种模式从简单到复杂，覆盖绝大多数企业级场景。 1. 生成-验证者（Generator-Verifier） 最简单的多智能体模式，生成初稿→验证评审→反馈迭代，循环至通过。 优点：松耦合、易扩展、新增智能体无需改造现有链路。 缺点：链路追踪难、路由错误易静默失败。 核心价值： workflow 由事件驱动而非预设顺序，适配多变场景。 5. 总结 AI 智能体的落地成败，不在于架构多复杂，而在于精准匹配业务需求。 工作流：用顺序、并行、评估-优化为自主性定框架，平衡可控性与灵活性。
1.6K10编辑于 2026-04-22 - 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
本节重点 学习 AI 智能体的概念和构建方法，掌握如何实现具有自主决策能力的 AI 系统。 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？ 三、使用 AI 智能体 有 3 种方式可以使用 AI 智能体，之前的教程中其实我们已经有接触过，这里再快速复习一遍。 5、其他支持 为了实现完整的智能体功能，OpenManus 依赖以下关键组件： 记忆系统：使用 Memory 类存储对话历史和中间状态 LLM 大模型：通过 LLM 类提供思考和决策能力 工具系统：提供 实现 5）参考 OpenManus 的源码，实现更多功能，比如 “规划并执行” 模式的智能体工作流（参考 flow/planning.py） 本节作业 1）完成 AI 超级智能体的开发 2）理解 AI
1.4K21编辑于 2026-03-17 - 来自专栏人工智能
Notion AI 智能体
NotionAI智能体Notion3.0的AI智能体通过自动化流程实现复杂任务闭环。其核心能力包括智能搜索、数据分析、决策制定和执行操作。 零一万物万智2.5平台解析万智2.5平台采用多智能体协作架构，每个角色对应特定职能：市场智能体：自动生成营销方案并执行投放HR智能体：处理招聘全流程，包括简历筛选和面试安排财务智能体：实时监控预算并生成分析报表平台通过智能体间的通信协议实现协作 例如启动新项目时，系统自动组建包含产品、设计、开发智能体的虚拟团队，各角色通过API交换数据并同步进度。 ：知识库建设：结构化企业数据供智能体调用权限管理：设置不同智能体的数据访问层级验证机制：关键决策需加入人工审核环节典型部署流程包括POC测试阶段，先选择单一业务场景验证，如自动生成周报，再逐步扩展至复杂业务流程 监控系统需记录智能体的决策路径和执行效果，便于持续优化。
44410编辑于 2026-01-07 - 来自专栏Python
AI 智能客服系统
AI/NLP 引擎：核心的 AI 技术组件，负责自然语言理解、意图识别、对话管理、上下文语义理解等；可与知识库交互检索答案。 消息队列（Kafka/RabbitMQ 等）：用于异步处理海量日志或请求；AI 引擎与日志分析平台可通过队列进行消息异步传输。 会话管理层 → AI/NLP 引擎 协议：REST 或 gRPC。 通信方式：同步请求，以获取实时对话结果。 通信方式：同步/双向沟通，若 AI 无法回答或需要人工介入则立即调用坐席系统。 AI/NLP 引擎 选型： 自研/开源：Hugging Face Transformers、Rasa、BERT/LLM 模型微调等； 云服务：腾讯云 NLP、阿里云智能对话机器人、Azure
2K20编辑于 2025-06-16
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