智能体-MobotStone AI

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以下是智能体相关的文章

2025-06-11
置顶 AI Agent开发容易落地难：为什么技术牛人做不出"好用"的产品？技术只是敲门砖，真正的赚钱门道其实藏在怎么用好数据、搞懂业务逻辑，以及让人和AI配合默契这些细节里。 2025年被圈内人叫做"AI Agent 元年"。国外有OpenAI、谷歌Gemini2.0这些大厂，国内像通义、元宝、DeepSeek这些玩家都在拼命抢地盘。看着挺美好——现在用大模型（LLM）
- 2025-06-11
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- 智能体
- AI-Agent
2025-06-04
置顶企业级方案：DeepSeek 本地部署服务器配置与优化指南出于安全和隐私保护的考虑，现在很多企业都想把大模型部署在自己的服务器上。但问题是：服务器配置选低了跑不动大模型，配置选高了又太浪费钱。根据我们给多家企业提供部署方案的经验，我整理了下面几个适合不同规模Deepseek模型的服务器配置推荐方案。一、硬件配置要求
- 2025-06-04
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- 智能体
2025-05-31
置顶全网最详细的LLM应用平台指南：Dify、n8n、扣子、Fastgpt、Ragflow到底怎么选？我经常给大家分享各种实用的工作流平台和LLM应用工具的使用心得。主要包括：Dify、Coze、n8n、Fastgpt、Ragflow这些热门平台总有不少朋友会问到同一个问题：某某平台和另一个平台相比哪个更好？选择困难症怎么办？ <
- 2025-05-31
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- AI-Agent
- 智能体
2025-05-17
置顶 2025年不得不知道AI 智能体系列五：打通大模型与工具的最后一公里距离上次更新"AI智能系列"已经过去一周了，我决定给这个系列做个完美收尾。当然要重点说说MCP。我们在搭建AI智能系统时，最关键的就三大块：大脑（大模型）、工具（各种功能模块）和知识库（数据资料）。但现在新技术层出不穷，要整合这些东西变得特别麻烦。今天要说的"模型上下文协议"（MCP）就是专门解
- 2025-05-17
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- MCP
- AI-Agent
- 智能体
2025-05-09
置顶 2025年不得不知道AI 智能体系列三：智能体工作流架构这是关于AI智能体系列文章的第三篇。在前一篇文章中，我展示了大模型（LLMs）如何使用工具与现实世界系统互动，无需具体指令就能解决问题。虽然这种灵活性很强大，但它可能以控制力和可靠性为代价。在这里，我将讨论如何通过LLM工作流程来平衡这两种特性。我会先总体介绍如何设计这类系统，最后给出一个实施人工虚
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- AI-Agent
- 智能体
2025-05-07
置顶 2025年不得不知道AI 智能体系列二：使用工具提升效果欢迎回到AI智能体系列文章。在上一篇文章中，我们探讨了智能体系统的三大核心要素：大语言模型(LLM)、工具调用能力和推理决策机制。今天我们将深入解析这一架构中最基础的实现形态——LLM+工具的简易组合系统。首先，我将带您从系统架构层面理解这类方案的运行原理，然后通过OpenAI智能体开发工具包(A
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- AI-Agent
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2025-05-06
置顶 2025年不得不知道AI 智能体系列一：你知道什么是智能体吗刚刚结束全国教育系统紧张的高利害阶段的攻坚工作，我特别欣喜地正式将多个AI智能体部署至生产环境，并且取得了超出预期的成效。这段时间我们成功研发了几个实用的AI智能体应用： Text2SQL——实现了从自然语言对话到最终报表生成的全流程自动化 AI学古诗——让古诗动起来，生成古诗视频，为学生提供个性化
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- 智能体
2025-05-27
AI试点的艺术：如何用"小成功"撬动企业智能化转型过去半年，我一直想写篇"泼冷水"的AI应用现状观察，但总感觉缺少几份真实的一线实践反馈。转机出现在上周，我先后与几位科技公司的CTO深聊，当谈到各自企业的AI应用进展时，有些直言不讳的反馈实在过于真实。听完我不禁感慨：不是企业不愿拥抱AI，而是整个行业都没真正想明白该怎么用好这项技术。今天，我就
- 2025-05-27
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- AI-Agent
- 智能体
2025-04-23
从实践中学习：过去一年构建AI Agents的经验教训在2024年的一年当中，我在构建AI Agent方面积累了丰富的经验，这些经验来自于我与工程师和用户体验设计师的紧密合作。我们的目标是为客户提供一个平台，让他们可以使用我们的AI Agent-一款标准数据分析助理，并为特定任务和数据结构定制自己的Agent。记得第一次在内部测试AI Agents原
- 2025-04-23
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- AI-Agent
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