随着AI技术的不断进步，智能体框架也将继续演进，未来可能会出现更多专注于特定领域的垂直框架。开发者应密切关注这些框架的最新动态，选择最适合自身需求的工具，以充分发挥AI技术的潜力。

构件LLM的应用时，Anthropic建议从简单的解决方案开始，必要时才增加复杂性。智能系统可以分为基于固定工作流的工作流和自主决策的智能体，使用场景视需求而定，选择框架以辅助为目的而非增加复杂性

Anthropic 最新发布：《Building effective agents》

工商银行金融科技研究院牵头，联合华为技术有限公司数字金融军团、北京金融科技产业联盟编撰了《发展新质生产力，开启数字金融新纪元——大模型驱动的数字员工3.0建设应用白皮书》。

今天就给大家分享下这本LLM大模型的书《大模型应用开发 动手做AI Agent》，本书从AI agent的角度探索目前人工智能最前沿的技术发展，并且借助开源框架带着读者亲手制作7个常用的agent。

最近字节在推Coze，你可以在这个平台制作知识库、制作工作流，生成一个具有特定领域知识的智能体。

关于AI智能体的构成要素，很多说法都比较抽象。这份报告就很清晰明了：AI智能体其实就是在动态环境里不断'感知-思考-行动'的一个循环系统。

随着人工智能技术的飞速发展，大模型（Large Models）在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等多个领域取得了显著成果。

今天，我们将为大家带来DGX Spark在模型微调场景下的深度测试报告，看看这款被誉为"AI超级计算机"的设备在实际应用中的表现如何。

RAG 效果不好，通常不是模型的问题：4 个关键技术一次讲透