在大型语言模型（LLM）兴起的早期，构建 AI 应用更像是一场“炼金术”实验。开发者们围绕一个核心 API 端点，通过反复调试和优化输入文本——即所谓的“提示工程”（Prompt Engineering），试图从模型这个神秘的“黑箱”中召唤出理想的结果。这种方式直接、灵活，也确实催生了无数令人惊艳的创意原型。

Base模型，也称为基座模型，是在大量无标注数据上进行预训练的模型，学习到广泛的语言特征。这些模型具有大规模预训练、泛化能力强和可微调性等特点。目前支持Alpaca格式和ShareGPT格式的数据集。在这次微调训练中，我们使用指令监督微调。"instruction": "用户指令（必填）","input": "用户输入（选填）","output": "模型回答（必填）"：用户进行的一个要求，通常是

Base模型，也称为基座模型，是在大量无标注数据上进行预训练的模型，学习到广泛的语言特征。这些模型具有大规模预训练、泛化能力强和可微调性等特点。目前支持Alpaca格式和ShareGPT格式的数据集。在这次微调训练中，我们使用指令监督微调。"instruction": "用户指令（必填）","input": "用户输入（选填）","output": "模型回答（必填）"：用户进行的一个要求，通常是

大模型（LLM）需要具备使用工具的能力才能真正发挥潜力，就像人类通过工具实现进化一样。本文介绍了如何让AIAgent通过LangChain框架调用多种工具，包括外部搜索（SerpAPI）、CSV分析、文生图（Dall-E-3）和代码执行等。通过定义规范的Tool对象（包含名称、描述和功能函数），AIAgent可以根据任务需求自动选择并调用相应工具。文章提供了完整的代码示例，展示了如何创建结构化聊天

大模型（LLM）需要具备使用工具的能力才能真正发挥潜力，就像人类通过工具实现进化一样。本文介绍了如何让AIAgent通过LangChain框架调用多种工具，包括外部搜索（SerpAPI）、CSV分析、文生图（Dall-E-3）和代码执行等。通过定义规范的Tool对象（包含名称、描述和功能函数），AIAgent可以根据任务需求自动选择并调用相应工具。文章提供了完整的代码示例，展示了如何创建结构化聊天

大模型（LLM）需要具备使用工具的能力才能真正发挥潜力，就像人类通过工具实现进化一样。本文介绍了如何让AIAgent通过LangChain框架调用多种工具，包括外部搜索（SerpAPI）、CSV分析、文生图（Dall-E-3）和代码执行等。通过定义规范的Tool对象（包含名称、描述和功能函数），AIAgent可以根据任务需求自动选择并调用相应工具。文章提供了完整的代码示例，展示了如何创建结构化聊天

大模型（LLM）需要具备使用工具的能力才能真正发挥潜力，就像人类通过工具实现进化一样。本文介绍了如何让AIAgent通过LangChain框架调用多种工具，包括外部搜索（SerpAPI）、CSV分析、文生图（Dall-E-3）和代码执行等。通过定义规范的Tool对象（包含名称、描述和功能函数），AIAgent可以根据任务需求自动选择并调用相应工具。文章提供了完整的代码示例，展示了如何创建结构化聊天

摘要：近年来，人工智能领域出现了两个相似但不同的概念——AgentAI（AI代理）和AgenticAI（能动型AI）。前者指针对特定任务的单一智能系统，如客服机器人；后者则是由多智能体协作组成的高自主性系统，能自主规划复杂任务。两者在架构（单vs多代理）、决策机制（反应式vs主动式）、学习能力（有限适应vs持续学习）、记忆与规划等方面存在显著差异。随着AutoGPT、ChatDev等代表性系统的出

摘要：近年来，人工智能领域出现了两个相似但不同的概念——AgentAI（AI代理）和AgenticAI（能动型AI）。前者指针对特定任务的单一智能系统，如客服机器人；后者则是由多智能体协作组成的高自主性系统，能自主规划复杂任务。两者在架构（单vs多代理）、决策机制（反应式vs主动式）、学习能力（有限适应vs持续学习）、记忆与规划等方面存在显著差异。随着AutoGPT、ChatDev等代表性系统的出

摘要：近年来，人工智能领域出现了两个相似但不同的概念——AgentAI（AI代理）和AgenticAI（能动型AI）。前者指针对特定任务的单一智能系统，如客服机器人；后者则是由多智能体协作组成的高自主性系统，能自主规划复杂任务。两者在架构（单vs多代理）、决策机制（反应式vs主动式）、学习能力（有限适应vs持续学习）、记忆与规划等方面存在显著差异。随着AutoGPT、ChatDev等代表性系统的出