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Agent来了
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创建于2026-02-12
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Agent来了0x0d:MCP实战-股票分析小助手
前面学习了 什么是 MCP,及其基本使用方式。那么今天就再用一个更接近实际场景。 想象一下你的老板特别喜欢炒股, 那么是不是能做一个简单的 Agent来分析股票行情。
Agent来了0x0e:A2A是什么?
前面学了 MCP,他解决LLM 和物理世界的沟通问题。那么 Agent 之间是怎么通讯的? 我们前面在学习 MAS 时了解了 多Agent的通信机制。今天再去了解另一种Agent通讯协:A2A。
Agent来了0x0c:MCP 初识
之前我们知道 LLM 不能单独靠自己和物理世界通讯,所以,有了 Function calling。MCP正是基于 Function calling 的一套标准协议,让 LLM 和 物理世界的沟通更方便
Agent来了0x07:AI 智能命理机器人
前面学习了 Agent 用法,今天就能用 Agent 做一个简单的AI小项目来练手。 该项目是一个基于FastAPI + LangChain + 阿里LLM构建的国风占卜算命类 AI 聊天机器人。
Agent来了0x09:AutoGen 基础
前面了解了 什么是MAS。那么到底在日常开发中怎么用呢?其实就像 Agent 开发有 Langchain框架一样,MAS 也有成熟的框架。今天就介绍一个叫做 AutoGen 的 MAS 开发框架。
Agent来了0x02:第一个实战小demo -铁路智能订票小助手
\前面学习了 什么是Agent? 以及其最基础的 Function Calling。那么,今天就简单写一个例子。 需求背景 我们经常在 12306 购买火车票,那么我们其实可以自己用 Agent订票
Agent来了0x06:其他高级范式
前面学习了 Agent 中的三种常见的设计范式: ReAct Plan and Execute Self-Ask 今天继续探索几个其他的高级范式。正是这些范式让 Agent 能更高效更准确地处理问题。
Agent来了0x05:Self-Ask 回路验证
之前学了 ReAct 和 Plan and Execute 两种 Agent 中的设计范式,那么除了这两种还有别的范式吗?
Agent来了0x04:Plan & Execute 范式
前面学了 Agent 中的第一个范式 ReAct。今天继续学习另一个比较常用的开发范式:Plan & Execute。
Agent来了0x03:ReAct 范式
前面讲了 Agent 相关的核心概念和工作架构。那么有哪些核心的设计让 Agent 能顺利且准确地完成任务呢?这次就学几个关键的核心设计来加深对 Agent 的理解。这次主要学习ReAct。
Agent来了0x01:Function Calling
前面学习了 什么是AI Agent,更早也在 Langhcain-Tool 中学习了 Langchain 中怎么使用工具,其中也谈到了Function Calling技术。但是当时并没有细究。
Agent来了0x00:什么是AI Agent?
前面我们在学习 Langchain 框架的时候,见过如下的代码。这里的create_agent 就是创建了一个Agent智能体。那么到底什么是 Agent 呢?他和原有的 LLM 有什么区别?