本文全面介绍AI智能体的概念、分类及实现技术，重点讲解CoT思维链、Agent Loop和ReAct模式等核心技术。通过分析OpenManus开源框架，详细阐述自主规划智能体的架构设计与实现原理，并基于Spring AI框架指导读者自主开发Manus智能体。最后探讨智能体工作流、OWL框架和A2A协议等前沿技术，为构建具有自主决策能力的AI系统提供完整解决方案。

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数据资产人工智能(Data Asset AI)是一种利用人工智能技术来管理和优化数据资产的方法。在大数据时代，数据资产已经成为企业和组织的核心资产，其价值不断增长。然而，随着数据的量和复杂性的增加，手动管理和分析数据已经不能满足需求。因此，人工智能技术在数据资产管理领域具有广泛的应用前景。背景介绍核心概念与联系核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解具体代码实例和详细解释说明未来发展趋势

本文详细介绍了如何使用LlamaIndex微调Cross-Encoder类型的Rerank模型，显著提升RAG系统检索精度。通过微调，可在不改变Embedding模型的情况下，将检索准确率提升10-30%，是优化RAG系统的高性价比方法。文章涵盖Rerank模型基础概念、数据准备、微调流程、评估方法及最佳实践，提供完整代码示例，特别适用于垂直领域RAG系统的性能优化。

关于是否值得对 AI 保持礼貌的公众意见，几乎和咖啡或红酒的最新研究结果一样频繁变化——这个月被推崇备至，下个月又受到质疑。延续到现实生活中，而是因为他们相信礼貌能够带来更好、更高效的结果。这种假设在用户和研究人员之间都有所流传，提示语的措辞在研究领域被当作一种工具，用于对齐安全和语气控制，而用户习惯也在不断强化和重塑这些期望。前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！例如，2024 年

本文介绍了LangChain框架在大模型应用开发中的应用。LangChain是由哈佛大学发起的开源框架，可用于开发智能体、问答系统等。文章比较了多种LLM开发框架，并详细阐述了基于RAG和Agent两种架构的开发方法。同时介绍了大模型应用开发的四大场景：纯Prompt、Agent+Function Calling、RAG和Fine-tuning，并提供了选择建议。最后讲解了LangChain的核心

本文介绍了LangChain框架在大模型应用开发中的应用。LangChain是由哈佛大学发起的开源框架，可用于开发智能体、问答系统等。文章比较了多种LLM开发框架，并详细阐述了基于RAG和Agent两种架构的开发方法。同时介绍了大模型应用开发的四大场景：纯Prompt、Agent+Function Calling、RAG和Fine-tuning，并提供了选择建议。最后讲解了LangChain的核心

文章探讨企业如何通过AI Agent解决大模型落地"最后一公里"困境。AI Agent作为业务适配的智能执行体，通过场景化组织、执行体定位和复用型平台，将大模型能力转化为实际业务价值。文章介绍"智擎"平台作为企业构建AI Agent的底座框架，分享多个应用案例，提出四阶段行动建议，强调业务、技术、组织三者深度融合的重要性。

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本文探讨RAG技术的未来走向。LlamaIndex认为RAG正进化为智能体检索；Hamel等人主张RAG已成为严肃工程学科；Bustamante则认为Agent和长上下文将取代RAG核心地位。综合观点显示，初级RAG确实过时，但其为LLM提供精准外部知识的核心思想永恒。未来RAG将作为Agent工具箱中的组件，或被长上下文+Agent范式取代，开发者需根据场景灵活选择技术架构。