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基于多 Agent 的 Planning-Executor 架构设计
* 支持将复杂任务递归分解为可执行的步骤:Agent 在执行任务时可能需要进一步分解子任务 * 提高系统的灵活性和可扩展性 * 避免单点故障,每个 Agent 都能独立工作
多智能体协作案例实践(二):基于LangGraph框架
在上篇《多智能体协作案例实践(一):基于AgentScope框架》文章中,Chaiys同学围绕高考信息查询智能助手业务场景,采用AgentScope框架进行多智能体协作的验证。 本文基于同样的业务场景
多智能体协作案例实践(一):基于AgentScope框架
在之前《几种AI Agent开发框架对比》这篇文章中,我们设计了一个高考信息查询智能助手业务场景,使用几种AI Agent开发框架分别实现进行对比分析,因为文档太长,其中多智能体协作章节就没有详细展开
几种AI Agent开发框架对比:相比手写代码是否更便捷?
在之前几篇文章中,Chaiys同学设计了一个高考信息查询智能助手AI Agent业务场景,分别使用手写代码、LangChain框架、QwenAgent框架、AgentScope框架实现了一次,学习了几
AI Agent案例实践:智能体开发模式详解之四(基于AgentScope框架)
书接上文:AI Agent案例实践:三种智能体开发模式详解之一(手写代码) 简要回顾前文中高考查询小助手的业务背景:准备两张表(分别是每年的高考参加人数信息表college_entrance_exam
AI Agent案例实践:智能体开发模式详解之三(基于QwenAgent框架)
书接上文:AI Agent案例实践:三种智能体开发模式详解之二(基于LangChain框架) 四、开发实践(基于QwenAgent框架) 前文中,我们使用LangChain框架实现了我们的智能体。下面
AI Agent案例实践:智能体开发模式详解之二(基于LangChain框架)
书接上文:Agent案例实践:三种智能体开发模式详解之一(手写代码) 三、开发实践(基于LangChain框架) 上述高考信息查询的实现,我们的流程:语义匹配表元数据-->大模型根据提示词生成SQL-
AI Agent案例实践:智能体开发模式详解之一(手写代码)
在大模型与智能体应用场景层出不穷的今天,作为一名不断学习的信息化数字化从业者,我们可以实践一下AI Agent基本开发流程,理论联系实践,以加深我们对AI Agent的了解。 一、案例描述 1.1.
Streamable HTTP流式传输在LLM+MCP场景中的应用
本文深入分析Streamable HTTP协议的技术特性,说明其在大模型LLM+MCP调用场景中的应用实践,并分析该场景中选择Streamable HTTP作为基础通讯协议的优势。
大模型流式输出:七大底层传输技术对比探究
本文以大模型流式输出为起点,深入对比几种流式传输机制,从轮询机制、WebSocket长连接、SSE再到Streamable HTTP等,从延迟、带宽效率、实现复杂度、浏览器兼容性等维度进行对比分析。
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