一. 前言 又在研究薅羊毛的方案 ，还是在 Modal 平台上面进行的处理 ，这一期直接把 comfyUI 部署上去了，再也不担心没积分跑图了。 这一篇就带大家好好的薅羊毛 ，我们是专业的。 二. 平

本章导读 本章介绍AgentScope的RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）系统，这是让Agent能够基于最新知识库回答问题的关键技术。 RAG通过检索

本文基于 Anthropic 官方工程博客发布的《Equipping agents for the real world with Agent Skills》进行解读，结合货拉拉数据场景实战做一些探讨

总述 AgentScope-Java 是一个生产级的AI智能体编程框架，用Java构建LLM驱动的智能应用。它不仅提供了基础的Agent-模型-工具三角交互，更重要的是提供了企业级生产必需的运行时控制

摘要 代理式检索增强生成（Agentic RAG）通过在RAG管道中嵌入自主代理，代表了人工智能领域的重大飞跃。本仓库补充了综述论文《代理式检索增强生成（Agentic RAG）：综述》，提供了以下方

在AI大模型应用开发中，大型语言模型（LLMs）的内在知识局限性始终是核心挑战。模型训练数据的有限性（如时效性问题和私域数据缺失）导致其无法独立处理动态或垂直领域的任务。为此，​​检索增强生成（RAG

目录 开篇：Agent 炙手可热的背景与挑战 Part1：Agent 框架入门区（面向产品/前端/运营） 🧱 Coze：零代码 AI 智能体平台 🔧 Dify：低代码 LLM 应用开发平台 🎨 Lan

如何基于开源项目 SmartJavaAI，在 Java 环境下快速实现人脸属性检测功能，涵盖性别识别、年龄估计、口罩佩戴检测、眼睛状态识别以及人脸姿态估计等能力。

实现思路 利用 AI 大模型（如 GPT、BERT）对文本、图像等数据生成高维向量（Embedding），捕捉其语义特征，然后将这些向量存储到向量数据库（如 Milvus、Pinecone）中并建立索