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首先需要定义流水线的结构，包括流水线的名称、代理节点、阶段和步骤等。下面是一个简单的流水线定义示例，包括了一个构建阶段和一个测试阶段。pipeline {agent any// 使用任意可用的代理节点stages {stage('Build') { // 定义构建阶段steps {stage('Test') { // 定义测试阶段steps {
在人工智能驱动的未来，安全不再是可选项，是企业生存和发展的基石。问境AI凭借其覆盖 AI 全生命周期的统一检测和防护能力、对模型供应链风险的统筹和预知能力，以及智能代码疫苗技术，为企业提供了一条清晰、高效的 AI 安全治理解决方案。
ReAct是一种融合推理(Reasoning)与行动(Acting)的AI智能体框架，通过动态思考链和工具调用实现多步推理与复杂任务执行。它解决了传统LLM的"幻觉"问题，支持长任务分解，并能无缝集成领域工具。ReAct采用Thought→Act→Observation循环机制，使智能体能主动思考、决策并执行任务，代表着LLM从内容生成向决策智能的跨越，在自动编程、智能运维等领域有巨大应用潜力。
《大模型入门：技术原理与实战应用》新书速递 人民邮电出版社2024年5月出版的新书《大模型入门：技术原理与实战应用》由程絮森等四位专家联合编写。本书聚焦大模型技术与提示工程，系统讲解从技术原理到跨领域应用的全套知识。全书分为技术解析和应用实践两大部分，涵盖电商营销、内容创作、智能编程等多元场景，包含大量实战案例与操作指南。作者团队由中国人民大学教授和蚂蚁金服高级工程师组成，兼具学术深度与行业经验。
**之前的趋势是**，**大模型重塑一切，现在的趋势是什么任务都可以用Multi agent重做一遍**，所以，针对这个点，选择知识图谱构建这个任务，来看看几个代表性的多智能体思路。
首先，定义System Prompt，这是ReAct Agent的“大脑”。它需要包含ReAct循环的格式、可用工具的描述，以及代理的角色。您是一个智能代理，使用ReAct框架（Thought-Action-Observation循环）来解决问题。始终遵循这个格式：Thought: 您的推理过程。Action: 要执行的行动（从可用工具中选择）。Action Input: 行动的具体输入。Obse
AI正在从问答向执行转型，RAG+Agent架构为企业自动化提供了可行路径。该系统通过RAG作为长期记忆库，赋予Agent规划、工具调用和反思三大能力，实现从知识检索到自主执行的闭环。典型应用如工单处理系统能自动解析需求、调用API并完成操作，全程可审计。开发需注重工具安全、知识时效和流程可观测性。未来，这种"思考-执行"融合架构将在客服、运维等领域实现规模化落地，推动企业智能
那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。未来十年，能熟练运用"AI+领域"双技能的人，将成为重塑行业格局的核心力量——这不是遥远的预言，而是正在发生的就业革命。当Genie 3在虚拟空间训练出更灵活的物流机器人，当RAG系统将医疗误诊率降低40%，我们看到的不仅是技术的迭代，更
把全部工具描述塞进Prompt？→ 4 600+ tokens起步，贵到肉痛。先选Agent再选工具？→ 粗粒度描述经常把“隐藏的宝藏工具”埋没。只拿单工具？→ 多步任务需要的一组工具被活生生拆散。
本文介绍了多种文本分块方法，包括固定大小分块、滑动窗口分块、基于句子和段落的分块等。每种方法都有其适用场景和实现方式，用户可以根据具体需求选择合适的分块策略。此外，还介绍了混合分块策略，结合多种方法以获得更好的效果。通过这些方法，用户可以有效地处理长文本数据，提高信息检索和处理的效率。希望本文能为文本处理和信息检索领域的研究和应用提供有价值的参考。
