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我认为基于这些工具你可以实现时下大火的 Deep Research 和类似多智能体工具 Manus。

持续获取、组织和利用知识的能力是人类智能的关键特征，而 AI 系统若想充分发挥潜力，也必须具备这一能力。近期，一些 RAG 方法通过引入知识图谱等结构来增强对信息的理解和联想能力，部分弥补了这些不足。

Markify微软 markitdown 和 MinerU 优势的工具。Markify不仅能将各种文件转化markdown格式，还借助mineru高效精准解析PDF，也巧妙绕过AGPL传染问题无缝集成

通过使用LLama3和反思策略翻译字幕、然后使用 ChatTTS 将字幕转换为流畅的普通话，最终通过 FFmpeg 将字幕、音频和视频合并。我肝了4天，我成功地将这些课程转换成流畅自然的普通话。

海外开发者安排了四名代表全球最先进水平的AI代理同乘一列虚拟火车，而其中潜伏着一名人类玩家，AI们的任务便是揭露这位混进来了的人类。正巧，我近期正在探索AutoGen多智能体协作框架，所以我手撸了一个

让AutoGen自动写代码自动调试，老实当一个外包弟弟给我干活。而我过上了喝杯茶摸摸鱼审核一下代码的不羞不臊的生活

合作是智慧的放大器，它聚合了个体的独到见解，催化出超越个体边界的集体智慧。而大语言摸样正在解锁前所未有的协同潜能，本文通过剖析三篇重量级论文，透视多智能体如何在LLM中编织出新的效率与创造力网络。

本文在LLM ReAct工作流程基础上探讨如何构建反思工作流，如何设计scratchpad，如何设计反思的Prompt，如何串联整个流程。你不学一下吗？

对于特定的任务来说，没有万能的Prompt只有一些通用的模式，要完成这个任务还需要这个任务特定的Example。你一定要PUA它，强烈的鼓励它，使用类似MUST、奖励等字眼来PUA它，更好跟随用户指令