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ChatGPT与大模型研究
数据智能老司机
创建于2023-05-22
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生成式AI探索和研究,场景落地。
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用于构建多智能体系统的智能体架构模式——高级适配:打造具备学习能力的智能体
在前几章中,我们从单体能力与整体系统两个层面,为构建鲁棒、可扩展且安全的智能体系统打下了基础。我们设计了能够协同工作、遵循指令,并能与人类及外部系统安全交互的智能体。概括来说,我们已经构建出一批能力很
用于构建多智能体系统的智能体架构模式——面向生产就绪的系统级模式
在前面的章节中,我们对 agentic AI 的构建模块进行了细致的审视与组装。我们为单个智能体设计了记忆与推理能力,让它们能够在复杂任务上协同,并为将其架构为既健壮又可问责的系统所固有的挑战提供了解
用于构建多智能体系统的智能体架构模式——智能体级模式
在前面的章节中,我们探讨了治理多个智能体如何在一个健壮系统架构中协作的模式。现在,我们将把镜头拉近,聚焦于任何此类生态系统的基本单元:单个自治智能体(individual autonomous age
用于构建多智能体系统的智能体架构模式——人类—智能体交互模式
在前几章中,我们建立了让智能体系统实现协同(coordinated) 、合规(compliant)与鲁棒(robust) 的架构模式。一个可靠且透明的系统,是最关键关系的必要基础:也就是 AI 智能体
用于构建多智能体系统的智能体架构模式——可解释性与合规性的智能体模式
在上一章中,我们详细介绍了使多个智能体能够协同工作的协调模式,通过结构化协作来处理复杂问题。我们已经具备了让智能体进行规划、共享知识并解决冲突的蓝图。然而,要让一个智能体系统超越原型、进入生产级企业环
用于构建多智能体系统的智能体架构模式——多智能体协调模式
在上一章中,我们建立了单个智能体的架构蓝图,探讨了它们的解剖结构与核心能力。我们看到,一个设计良好的单智能体就已经能够成为自动化任务的强大工具。然而,企业中最复杂、最有价值的挑战往往超出任何单个智能体
用于构建多智能体系统的智能体架构模式——智能体式AI架构:组件与交互
在本书的第一部分,我们为理解生成式AI奠定了基础,并描述了它向更复杂、更分布式的AI形态演进,以及向更自主系统发展的路径。我们探讨了GenAI在企业中的变革性潜力,借助“智能体式AI成熟度模型(Age
用于构建多智能体系统的智能体架构模式——智能体的LLM适应性谱系:从RAG到微调
在上一章中,我们探讨了选择和部署大语言模型(LLMs)时需要考虑的关键因素,并将其确立为驱动AI智能体推理和决策能力的认知引擎。我们看到,LLM在理解、规划和工具使用方面的能力是智能体有效执行其指定功
用于构建多智能体系统的智能体架构模式——智能体就绪的 LLM:选择、部署与适配
正如我们在第一章中探讨的那样,智能体AI系统代表了生成AI演变的下一步。这一转变涉及从集中式智能向分布式智能的过渡。随着监控、治理和智能体系统的引导变得更加普遍和可靠,严格的控制逐渐放松。这使得系统的
用于构建多智能体系统的智能体架构模式——企业中的生成式 AI:生态全景、成熟度与智能体焦点
生成式 AI(Generative AI,GenAI)是人工智能(AI)的一个领域,它通过从海量数据集中底层模式的学习,使系统能够创建新的或合成的内容、进行推理、理解上下文并给出推荐。不同于主要分析既
用文本进行生成式 AI
随着我们进入本书的生成式 AI(GenAI)部分,值得先回顾一下:使用这项技术可能会触发哪些伦理红旗。需要说明的是,并非所有 GenAI 的用法本质上都不好,但我不建议你把生成式文本作为“常规工具”,
文本领域的实用型 AI
文字是创意制作领域中许多人类任务的骨架:我们写脚本、收集客户反馈、头脑风暴新点子、做总结、做编辑。文字同样也是许多面向计算机的创意应用任务的关键——比如用于视频字幕的 SRT 文件,以及用来描述剪辑时
图像与视频领域的实用型 AI
图像与视频驱动着创意领域的大量工作,因此你会发现有很多机会让 AI 帮你对图像与视频进行组织、分类,并挑选出其中的部分内容。一些实用型 AI(Utility AI)任务有时会稍微跨到生成式 AI(Ge
音频领域的实用型 AI
为开启本书接下来的主要部分,我们将聚焦于执行音频实用任务的 AI 工具。这些任务可能会涉及一定程度的生成,但重点在于清理、分析,或是带来新的工作流——让你的工作更轻松或更快速。事实上,这些工具已经让我
AI 使用的伦理影响
新技术往往会引发分歧,但近年来很少有哪项技术像人工智能(AI)这样呈现出如此强烈的两极化。在一些圈子里,使用任何形式的 AI 都被视为“不体面”,而且确实——我曾为一个客户工作过,他们直接全面禁止使用
AI的发展历程
自从艾伦·图灵首次提出“机器能否思考”这一问题以来,人工智能(AI)就一直激发着我们集体的想象力。虽然我们依然无法对这个重大问题给出明确的答案,但人工智能领域日益加快的变革步伐意味着,创意型白领阶层首
告别翻译腔!让 AI 翻译真正说人话的终极提示词
各位同学,你们有没有遇到过这种情况:用 AI 翻译英文,意思好像对了,但读起来就是别扭,一股浓浓的“翻译腔”?实话说,我自己也受够了这种生硬的译文。 之前我分享过一篇文章《ChatGPT翻译总是怪怪的
2026年 AI 工程师指南
大多数开发者还在做玩具,而世界渴望的是可创造价值的系统。做教程,恐怕是你职业生涯的一座舒适的坟墓。在 2026 年,一个普通的提示词工程师和一个AI系统架构师之间的薪资差距是 15 万美元。 以下是跨
上下文是下一代数据平台——而上下文图谱是理解流程的关键
假期里,围绕“上下文图谱(context graphs)”出现了不少热烈的讨论,这股热潮源自 @JayaGup10 和 @ashugarg 关于“AI 的万亿美元机会:上下文图谱”的那篇帖子。在 Gl
多智能体系统的上下文工程——构建上下文感知的多智能体系统
在上一章中,我们使用 MCP 构建了一个多智能体系统(Multi-Agent System,MAS)。这个系统可以工作,但有一个很大的局限:它的“知识”都是模拟出来的。对于学习来说这没问题,但也意味着
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