AI小智

Qwen-Agent的设计思路虽然与LangChain相似，但其发布几个的Agent示例却很有意思。今天本文将深入探讨如何使用Qwen-Agent将上下文记忆扩展到百万量级，让Agent的智能得到更广

AI狼人杀，人类一败涂地 首先给没看过视频的小伙伴们介绍下： 一个名为 Tore Knabe 的网友在 X 平台发布了一个视频，展示了一个有趣的实验

利用单一提示的方法确实能覆盖很广的应用场景。但是，如果想要为特定的用户需求提供稳定且出色的体验，仅靠这种方法就显得有些力不从心了。 取而代之的是，我们可以通过识别用户的意图，并将其引导至相应的定制化流

这种设计既保持了用户控制权，又确保了对话流程的顺畅。但随着工具数量的增加，单一的图结构可能会变得过于复杂。我们将在下一节中解决这个问题。

引言 随着人工智能技术的飞速发展，Agent（智能体）的概念已经从科幻小说走进了现实世界。Agent可以被理解为一种具有一定智能的软件实体，它能够自主地执行任务、做出决策并与其他系统交互。 在AI技术

文本嵌入和向量搜索技术可以帮助我们根据文档的含义及其相似性来检索文档。但当需要根据日期或类别等特定标准来筛选信息时，这些技术就显得力不从心。

前言 在详细介绍lang2openai之前，让我们先来了解一下背景知识。当前市场上有许多API适配工具，比如one-api，但它们往往存在的问题是复杂性高、依赖多。lang2openai则是基于Lan

无需魔法,无需插件,国内网络即刻愉快的使用搭载GPT4的Newbing! go-proxy-bingai 是一个用 Go 语言编写的微软 New Bing AI 的代理服务，让你可以在国内网络无需魔法

Claude大语言模型打败GPT-4,Anthropic宣布支持10万Token OpenAI 前成员创办的Anthropic公司,于3月份推出名为Claude的AI助手,试图与ChatGPT竞争。一