大模型应用从实验室到生产环境，是技术理性与工程智慧的融合之战。中腰部企业需借力专业AI中台，基于业务需求拆解模型能力边界，通过领域知识注入重塑AI认知逻辑，最终构建符合自身数据安全与性能要求的智能体系。要实现**效果-成本-速度铁三角、**数据-算法-工程铁三角，敏捷-稳定****推进企业大模型 AI 应用落地进程。这才是AI技术从"玩具"进化为"工具"的关键一跃。

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同时课程详细介绍了。

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近期，Agent作为LLM应用的热门技术，从最开始的Agent概念，到基础Agent的框架，再到后面演化出来的许多Single-Agent和Mutil-Agent的变种工作。本文从以上几个部分以此进行讲述，总结目前最主流的Agent框架。一、Agent的概念简而言之，Agent（智能体）指能感知环境并采取相应行动的智能体。Agent的核心逻辑是让LLM根据动态变化的环境信息，选择执行具体的行动，并

近一年agent不断火热，或是大模型借助工具自助决策完成任务，或是通过静态编排的工作流自动顺序执行结果，让我们在处理相关任务时效率得到指数级提高。尽管可以在很多智能体商店找到一些场景下的agent项目，但为了能够个性化满足自己的需求，最好还是可以自己了解、尝试搭建一些基础agent。本篇就以扣子平台为例，给大家做个agent的入门介绍（其实各平台比如dify、n8n业务逻辑都大差不差，选择扣子是因

近一年agent不断火热，或是大模型借助工具自助决策完成任务，或是通过静态编排的工作流自动顺序执行结果，让我们在处理相关任务时效率得到指数级提高。尽管可以在很多智能体商店找到一些场景下的agent项目，但为了能够个性化满足自己的需求，最好还是可以自己了解、尝试搭建一些基础agent。本篇就以扣子平台为例，给大家做个agent的入门介绍（其实各平台比如dify、n8n业务逻辑都大差不差，选择扣子是因

同时课程详细介绍了。

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总结智能体（Summarizer Agents，SA）将阅读智能体得到的文本片段进行总结，以减少计算开销。ujLLM∗summsjP∗summujLLM∗summsjP∗summ其中，用于提示大型语言模型保留关键实体、关系和特定于领域的术语。这种总结确保实体提取智能体和关系提取智能体接收高信号和低噪声的文本输入。