它可以自动化地处理复杂的业务场景，使得不同的插件、模型等元素能够协同工作，以实现更高效、准确的功能输出。相对于不使用工作流的智能体，包含大模型节点的工作流可单独指定模型的各项配置参数，通过附加的提示词约束模型的行为，使智能体在指定场景下的运行过程更稳定、输出内容更符合预期效果。事实上，提示词（Prompt）和工作流（Workflow）在AI应用中是互补关系而非替代关系，其核心差异在于**「系统化能

每一层的卷积层都会对输入的数据进行局部感受野的扫描，通过滤波器提取特征，然后通过激活函数（比如ReLU）引入非线性，使得网络能够学习复杂的特征表示。随着层级的深入，CNN能够识别出越来越复杂的特征，比如从简单的线条到复杂的形状，甚至是物体的特定部分。它的结构就像俄罗斯套娃，通过层层叠叠的卷积层和池化层，捕捉图像中的特征。RNN的原理在于它的循环连接，这种连接使得网络能够在处理序列数据时，考虑到之前

在发现Cursor真香之后，短短不到一个月，我已经使用了超过1000次的询问次数，把我所有的编程全部迁移到了Cursor（原本我是忠实的Jetbrain用户），也总结出了一些使用的技巧，今天在这里毫无保留地分享给大家，希望能够对大家有所帮助。Save all和Accept all的最大区别在于，Save all是临时性的修改，我们随时可以选择Reject，把代码回退到之前的状态，而Accept a

AWS AI Agent还支持智能体（Agent）对话、AI工作流（AI Workflow）对话和嵌入交互三种模式的自由组合，可嵌入也可独立使用，通过对话 + 技能 + 编排 + 知识 + 行动的模块式组合，接入企业组织权限、系统和数据，探索AI时代10x 生产力。Coze由字节跳动推出，主打低门槛、强对话体验，适合C端用户常用的对话类应用场景，如客服和语音助手。支持企业级 AI 应用的构建、测试

Agent（智能体）是一种能够在特定环境中感知、规划、决策并与其他实体交互的计算机程序或实体，具备自主性、反应性、社交性和适应性等特点。其工作流程包括：1）通过提示词（Prompt）明确任务背景和需求；2）利用大语言模型（LLM）进行任务理解和推理；3）调用知识库（Memory）匹配相关信息；4）进行任务规划（Planning），分解目标并制定执行路径；5）通过工具执行具体操作（Action）。随

但随着技术的发展和在线资源的丰富，零基础的小白也有很好的机会逐步学习和掌握。它不仅能分析数据、调用工具，还能自主规划任务、管理多个子代理，甚至独立编写代码，实现完全自主运行！假设你需要查询股票信息，普通AI只能告诉你“请去某网站查看”，而具备工具调用能力的AI可以直接。，看看它是如何从“AI 工具”进化成“AI 合作伙伴”的！，它能像人类一样思考、优化、决策，甚至创造新的工作流程。，AI的自主性正

AI技术的快速发展为知识库产品带来了革命性的变化，尤其是在信息检索和查找方面。然而，当前AI知识库产品的两大难点在于如何快速导入已有知识以及解析各种类型的知识文件。纳米AI通过深入理解用户需求，提供了多种数据导入方式，包括收藏夹、微信和桌面文件，并支持多模态文件的解析，如图片、音频和视频。此外，纳米AI还允许用户分享知识库，并通过AI模型进行高效的知识检索和问答。随着AI领域的快速发展，学习AI大

Token计费将输入和输出的文本统一折算为可量化的单位，例如输入1k Token + 输出2k Token = 总费用3k Token，这样一来，用户可直观控制成本。但随着技术的发展和在线资源的丰富，零基础的小白也有很好的机会逐步学习和掌握。但随着技术的发展和在线资源的丰富，零基础的小白也有很好的机会逐步学习和掌握。而在语言学中，“Tokens”指语言符号，在语料库语言学里，“tokens”是“形

本文探讨了多智能体大语言模型系统（MAS）在性能上提升有限的原因，并提出了多智能体系统故障分类法（MASFT）以解决这一问题。研究发现，MAS的失败不仅源于大语言模型的局限性，更与其设计中的结构性缺陷有关。通过分析150多条对话轨迹，识别出14种故障模式，并将其归类为3个主要类别。研究还开发了自动评估流程，并通过干预措施验证了改进效果，但结果表明仍需进一步优化MAS的设计。论文的主要贡献包括引入M

Graph RAG是一种新兴的人工智能技术，它通过将非结构化文本转化为结构化的知识图谱，显著提升了信息检索和推理的效率。与传统RAG相比，Graph RAG能够更好地处理复杂查询和多段信息的关联，解决了传统RAG在处理跨文本推理时的局限性。Graph RAG的核心优势在于其能够构建知识图谱并通过图遍历方式检索信息，使得大模型在处理多跳推理和因果关系时更加高效和准确。这种技术在电商推荐、社交网络分析