Agent的定义和性质因学科或文化背景而异。通常，Agent是一个具有自主性的个体，能够行使自己的意志，做出决定并采取行动，而不仅仅是被动地响应外部刺激。人类是这个星球上最复杂的Agent。

「手把手」零代码搭建你的第一个 AI Agent（超详细教程）

Agent is all you need我想抛出一个“暴论”：沉淀足够深的“领域专家”，配合“Ai应用工程师”，进行Agent开发，能够自动化一切该领域人能完成的开发工作

如果你还不熟悉大型语言模型（LLMs），你可能已经在人工智能革命中落后了。如今，越来越多的公司开始将基于 LLM 的应用集成到他们的工作流程中。

随着AI技术的爆发式发展,越来越多的传统软件工程师发现自己陷入了一个尴尬的境地:听得懂代码,听不懂AI术语。

如果说大语言模型（LLM）是拥有广博知识的“大脑”，那么 AI Agent（智能体） 就是为其装上了手脚和感官的完全体。它不再仅仅是回答问题的聊天机器人，而是一个能够自主感知、规划、执行并从错误中学习的智能系统。

如果说大语言模型（LLM）是拥有广博知识的“大脑”，那么 AI Agent（智能体） 就是为其装上了手脚和感官的完全体。它不再仅仅是回答问题的聊天机器人，而是一个能够自主感知、规划、执行并从错误中学习的智能系统。

大模型微调实战指南：从零开始手把手教你微调大模型

本文提出动态混合稀疏微调框架（DySparse），通过结构感知参数选择、梯度稀疏化压缩、神经路径蒸馏三大核心技术，在Llama3-405B模型实现调显存占用下降89%（8xA100可微调）、多任务遗忘率低于4.7%，推理延迟仅增加0.3ms。

RAG优化是一个系统工程，需要根据具体业务场景灵活选择和组合策略。本文介绍的六大策略涵盖了从查询理解、检索优化到结果处理的全流程，希望能为你的RAG应用开发提供实用参考。