摘要生成式大型语言模型（LLMs）通过实现快速、类人的文本生成改变了人工智能领域，但它们面临挑战，包括管理不准确的信息生成。诸如提示工程、检索增强生成（RAG）以及整合特定领域知识图谱（KGs）等策略旨在解决这些问题。然而，尤其是在通过Web API使用封闭访问LLM的开发者中，实现实验的管理、可重复性和验证所需水平仍存在挑战，这增加了与外部工具集成的复杂性。为解决这一问题，我们正在探索一种软件架

智能体的难点不在于其理论，而在于其实现；智能体之间的通讯问题，多工具并行调用问题等。关于智能体这个问题，从最开始的粗浅认识到后面的深入了解，再到现在好像又不太明白什么是智能体了；在之前对智能体的认识中，就是一个会使用工具的大模型，但等到真正把智能体应用到业务场景中才发现，智能体好像远没有想象中的那么简单。以下是来自百度百科的智能体的定义：智能体（Agent）是指能够感知环境并采取行动以实现特定目标

全栈 AI 体系升级，覆盖全模态。太多、太强大，这回真的看不过来了。今天上午，阿里在 2025 云栖大会上拿出了压箱底的本领，从基础大模型到模型架构、代码专用模型、视频生成模型、全模态模型，全系列新模型正式发布，实现了全方位的技术突破。大会现场展示了不少性能对比图、demo 演示，可见这些新模型在智能水平、Agent 工具调用、Coding 能力、深度推理、多模态等方面相较以往都有大幅的进步，而且

智能体的基础是大模型的函数调用，而框架只是对其能力的封装。我们首先要明确一个概念，即智能体是基于大模型应用设计的一套机制，其本质是大模型提供的函数调用功能(function call)，包括现在的MCP服务；而框架只是对这些原生能力的封装，便于开发人员进行功能开发，而不用去处理太多细节性问题。所以，在做大模型开发时，虽然要学好框架的使用，但更重要的是要搞明白智能体的运行机制，已经框架在其上做了哪些

模型服务是将训练好的机器学习模型部署到生产环境中，以便它可以用于对新数据进行预测。在大型语言模型（LLMs）的背景下，模型服务指的是使LLM能够根据用户输入回答问题、生成文本或执行其他任务。简而言之，大型语言模型（LLM）的运行在计算上非常昂贵。它们需要大量的内存来存储模型参数和推理过程中的中间计算结果。系统内存（RAM）并不适合这一用途，因为它的速度比GPU内存慢。GPU内存，也称为VRAM（视

题目：HeGTa: Leveraging Heterogeneous Graph-enhanced Large Language Models for Few-shot Complex Table Understanding作者：金日辉1,2、李煜1、漆桂林1、胡楠1、李元放2、陈矫彦3、王佳楠4、陈永锐1、闵德海1、毕胜1作者单位：1东南大学认知智能研究所、2蒙纳士大学、3曼彻斯特大学、4阿里巴

Building LLM Apps》这本书是一份，它不仅介绍了大型语言模型（LLM）的基础知识和前沿技术，还深入探讨了如何将这些模型应用到实际的AI应用中。书中从对LLM的深入介绍入手，接着探讨了，分析了它们的优缺点及适用场景。本书的重点之一是。作者通过详细的案例，指导你，这些代理能够从非结构化数据中检索信息，并与结构化数据进行交互。此外，书中还介绍了大型基础模型（LFMs），这些模型在的基础上，

LangChain是专用于开发LLM驱动型应用程序的框架，是用于不同LLM的通用接口。LangChain的文档包含一份集成列表（如下图所示），其中涉许多LLM提供商，包括OpenAI，以及国内的月之暗面、通义千问等等，同时LangChain还支持自定义LLM，也就是说，未集成的LLM也可以使用LangChain来进行应用开发。大多数集成需要API密钥才能建立连接。

在不远的将来，或者说不那么近的将来，我们与数字世界的每一次互动，都将通过一个人工智能系统来中介。我现在其实戴着智能眼镜，我可以给你们拍照，我可以按一个按钮或者说，“嘿，Meta，拍张照”，它就会拍照；我问一个问题，然后就会有AI回答，你们听不到，因为它通过骨传导，这非常酷。

本文详细解析AI大模型参数的本质、类型及作用机制。参数作为模型的核心知识载体，通过海量数据训练从随机数演变为智能基础。文章探讨了参数数量与模型能力的关系，指出盲目堆参数存在算力成本高、效率递减和过拟合风险等问题，并提出了知识蒸馏、剪枝和量化等优化方法。未来趋势将是"小而美"与"大而强"并存，需在性能、成本和部署难度间寻找平衡。现在的大模型圈简直 “卷上天”，卷参数，卷数据、卷算力、卷应用场景。比如