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在之前的博客文章中，我们探讨了基于聊天的代理用户体验，其中用户需要主动思考如何与AI进行交流。但如果AI能在后台默默为您工作，那会怎样呢？ 我认为，为了让代理系统真正发挥潜力，我们需要转变观念，让AI

合成数据技术并不是创造全新的信息，而是通过转换现有信息来生成不同的变体。在过去的十多年里，合成数据技术已被广泛应用于提升各类模型的精确度——无论是通过变换图像来优化物体检测模型，还是加强信用卡欺诈检测

构建少量样本提示的方法多种多样，但目前还没有统一的最佳实践。我们进行了一些实验，以探究不同技巧对模型和任务性能的影响，这些实验结果表明，通过少量样本提示，我们可以显著提高模型的准确度，特别是在处理复杂

智能代理的规划究竟是什么？ 目前人们是如何克服这一缺陷的？ 我们对智能代理未来规划和推理的发展趋势有何预测？ 接下来的文章将一一解答这些问题。

本文将深入探讨智能体的概念、为何“具有智能体特性”变得如此重要，以及这一趋势如何影响我们对未来技术的构想。 什么是智能体？ 传统应用程序通常遵循预先定义好的规则和逻辑，而智能体则不同，它可以根据LLM

吴恩达提出LLM-as-a-Judge的几点困境 吴恩达老师提出了大语言模型评估的两种主要类型 是非性评估（具备明确的非对即错的响应） 质量性评估（结果只存在好坏程度的标准） 基于以上两类的评估类型，

LangGraph：自定义认知架构的革新 LangGraph 是什么？它是一个用于构建和管理复杂Agent的框架，允许开发者通过直观的编程接口控制Agent的行为。

了解小智的粉丝相信对智谱AI都不陌生，在往期LangChain教程里，小智已经通过GLM4的超强能力搭建了众多的Agent智能体应用。最近智谱AI又悄摸上线了GLM-4-Alltools API能力，

作为 AI 领域的杰出人物，吴恩达教授对编程 Agent 的兴起表示了极大的兴趣。他认为，编程 Agent 有潜力通过自动执行繁琐的任务、提高代码质量和加速开发周期来彻底改变软件开发行业。