文章详细介绍了AI智能体设计模式中的规划模式，这是让AI"先思考再行动"的关键机制。通过目标理解、任务分解、步骤排序和执行调整四个阶段，AI能分解复杂任务、保持方向一致性并进行动态优化。文章还探讨了LangChain实现、思维树、Google ADK规划引擎等内容，强调规划模式是智能体从"指令执行"迈向"理性决策"的转折点，是实现真正AI智能的基础。“智能不只是做事的能力，更是知道先做什么、后做什

文章详细介绍了AI智能体设计模式中的规划模式，这是让AI"先思考再行动"的关键机制。通过目标理解、任务分解、步骤排序和执行调整四个阶段，AI能分解复杂任务、保持方向一致性并进行动态优化。文章还探讨了LangChain实现、思维树、Google ADK规划引擎等内容，强调规划模式是智能体从"指令执行"迈向"理性决策"的转折点，是实现真正AI智能的基础。“智能不只是做事的能力，更是知道先做什么、后做什

本文介绍如何使用LangGraph作为智能体大脑，结合RAG知识库和MCP Server工具，构建AI赋能的Jira助手。该系统能理解自然语言指令，自动创建和管理Jira任务，整合分散知识资源，实现智能问答和自动化工单处理。文章详细拆解了核心架构、代码实现和应用场景，提供完整AI Agent开发指南和开源项目。在日常开发中，Jira是我们绕不开的项目管理工具。但不知道你有没有这样的痛点：操作繁琐：

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大模型存在知识过时和缺乏领域专业知识的问题，RAG技术通过构建外部知识库作为"外脑"可有效解决。构建知识库需四步：准备原始数据、清洗数据、向量化存储、定期更新。将RAG集成到Agent开发平台如Coze或Dify中，可提升大模型在特定场景的应用效果。尽管RAG技术有局限性，但仍是当前较优的解决方案，但要打造真正能干活的智能体还需更多工程工作。大模型不是万能的，它会出现幻觉，胡言乱语地回答问题，它还

大模型存在知识过时和缺乏领域专业知识的问题，RAG技术通过构建外部知识库作为"外脑"可有效解决。构建知识库需四步：准备原始数据、清洗数据、向量化存储、定期更新。将RAG集成到Agent开发平台如Coze或Dify中，可提升大模型在特定场景的应用效果。尽管RAG技术有局限性，但仍是当前较优的解决方案，但要打造真正能干活的智能体还需更多工程工作。大模型不是万能的，它会出现幻觉，胡言乱语地回答问题，它还

当地时间2024年1月9日，2024年国际消费电子展(CES 2024)在美国拉斯维加斯举办。AI for All成为CES大会的关键议题之一。在众多展品当中，被视作个人大模型普惠第一终端的AI PC吸引众多目光。全球最大的PC厂商联想集团更是推出了包括Yoga Pro 9i，ThinkBook Plus Gen 5 Hybrid、全球首款商务AI PC ThinkPad X1 Carbon AI

我们进入正题，如何在笔记本跑大语言模型？

对齐” 在这个上下文中指的是调整大型语言模型的输出，以使其符合人类的预期和特定需求。对齐是为了让大模型更加实用和安全。更好用符合用户预期当用户向大型语言模型提出问题或任务时，他们通常期望模型的回答或生成的文本与问题或任务的上下文相关。对齐的目标是确保模型的输出与用户的预期一致。例如，当用户询问中国的首都时，预期的答案是"北京"，而不是其他无关的信息（模型可能会输出“美国的首都是哪里？德国的首都是哪

BIGRU是一种经典的循环神经网络（RNN，Recurrent Neural Network），前面一些步骤基本是把该模型当做是黑盒子来用，这里我们重点解释下其概念和相关原理。一个 RNN 的示意图如下所示，图4：RNN示意图左边是原始的 RNN，可以看到绿色的点代码输入 x，红色的点代表输出 y，中间的蓝色是 RNN 模型部分。橙色的箭头由自身指向自身，表示 RNN 的输入来自于上时刻的输出，这