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LangServe:部署 Agent Harness 的捷径

术语定义LangChain最流行的大语言模型应用开发框架,提供了Agent、工具调用、记忆、检索等全栈组件RunnableLangChain的核心抽象接口,所有可执行的组件(链、Agent、工具、提示词)都实现了这个接口,支持invoke、stream、batch等统一调用方法Agent能自主调用工具、完成复杂推理的大模型应用,核心能力是「思考-调用工具-根据结果再思考」的迭代逻辑。

消费级AI Agent:下一代智能终端的形态

可落地的定义消费级:与“企业级”相对,面向C端普通用户(而非企业IT管理员/AI训练师),技术门槛为0(不需要掌握任何编程/配置知识)、成本控制在普通用户可接受范围内(比如千元级的智能手表/耳机、万元级的智能眼镜/机器人)、使用场景覆盖日常生活的80%以上(比如出行、购物、娱乐、学习、家居、健康)。AI Agent:与“普通大模型APP”、“规则型智能助手”相对,是一种具备自主感知、自主推理、自主

#人工智能
提示词优化与 Harness 性能的关系

首先拆解提示词的核心属性与Harness性能指标的对应关系,明确优化的核心方向;推导量化的性能评估公式,让提示词优化的效果可衡量、可预测;提供覆盖Harness全场景的提示词优化模板,开箱即用;开源可直接集成到Harness的提示词优化插件,实现自动化的提示词质量检测、优化、A/B测试。指标类别具体指标定义企业期望阈值效率指标任务平均响应时间从提交AI请求到返回结果的平均耗时<3秒效率指标流水线吞

#人工智能
AI Agent Harness Engineering 商业模式探索:如何实现可持续盈利

AI Agent Harness Engineering(以下简称Agent Harness)是一套面向AI Agent全生命周期的管控、观测、优化、安全防护的工程体系,它的核心目标是让AI Agent从「演示级可用」变成「生产级可靠」,同时把Agent的落地成本降低90%以上。

#人工智能
Agent Marketplace:智能体经济的开端

自主性:不需要人类实时干预,就能自主完成目标任务交互性:可以和其他智能体、人类、系统进行自然交互适应性:可以根据环境变化动态调整策略,优化执行效果Agent Marketplace是支撑智能体之间、智能体和人类之间进行能力、服务、算力、数据等价值交换的核心基础设施,它不是简单的「AI应用商店」,而是具备自动撮合、自动协商、自动执行、自动结算、自动仲裁能力的分布式交易网络。和传统交易平台相比,Age

Agent Marketplace:智能体经济的开端

自主性:不需要人类实时干预,就能自主完成目标任务交互性:可以和其他智能体、人类、系统进行自然交互适应性:可以根据环境变化动态调整策略,优化执行效果Agent Marketplace是支撑智能体之间、智能体和人类之间进行能力、服务、算力、数据等价值交换的核心基础设施,它不是简单的「AI应用商店」,而是具备自动撮合、自动协商、自动执行、自动结算、自动仲裁能力的分布式交易网络。和传统交易平台相比,Age

多语言 Multi-Agent 系统如何服务跨境电商

概念定义跨境电商场景下的具体体现Agent具备自主感知、决策、行动能力的AI实体,有专属的知识库、能力边界、目标比如选品Agent的目标是选出目标市场的热销品,售后Agent的目标是降低退货率提升用户满意度多语言Agent原生具备多语言理解、生成能力的Agent,不是事后机翻,而是融入了对应地区的文化、俚语、行业术语、禁忌的知识阿拉伯语Agent知道不能推荐猪肉相关产品,西班牙语Agent知道“c

多语言 Multi-Agent 系统如何服务跨境电商

概念定义跨境电商场景下的具体体现Agent具备自主感知、决策、行动能力的AI实体,有专属的知识库、能力边界、目标比如选品Agent的目标是选出目标市场的热销品,售后Agent的目标是降低退货率提升用户满意度多语言Agent原生具备多语言理解、生成能力的Agent,不是事后机翻,而是融入了对应地区的文化、俚语、行业术语、禁忌的知识阿拉伯语Agent知道不能推荐猪肉相关产品,西班牙语Agent知道“c

深度解析AI Agent的执行监控:从实时追踪到异常预警的完整方案

感知层:接收用户输入、环境反馈、工具返回结果等外部信息规划层:把大目标拆分成可执行的子任务,制定执行路径执行层:调用大模型生成内容、调用工具完成具体操作记忆层:存储短期对话记忆、长期知识库、历史执行轨迹反思层:根据执行结果评估目标完成度,调整后续规划目标设定->子任务拆分->工具调用->结果反馈->反思调整,整个过程是动态生成的,没有固定的执行路径,这也是Agent监控和传统软件监控最大的区别。我

深度解析AI Agent的执行监控:从实时追踪到异常预警的完整方案

感知层:接收用户输入、环境反馈、工具返回结果等外部信息规划层:把大目标拆分成可执行的子任务,制定执行路径执行层:调用大模型生成内容、调用工具完成具体操作记忆层:存储短期对话记忆、长期知识库、历史执行轨迹反思层:根据执行结果评估目标完成度,调整后续规划目标设定->子任务拆分->工具调用->结果反馈->反思调整,整个过程是动态生成的,没有固定的执行路径,这也是Agent监控和传统软件监控最大的区别。我

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