通过Dify搭建Agent项目实践，抽时间写几篇系列文章简单分享下。本期以智能导诊为例展开介绍，如有任何想法或建议欢迎留言交流。逐步拆解“智能导诊 Agent”的完整方案，涵盖需求分析 → 功能模块设计 → 搭建Agent → 测试调整 → 部署上线完整流程，手把手教你手搓AI智能体-智能导诊 Agent

本期分享文件合规审查场景下，基于审查规则的合规检测与风险识别一体化超级Agent（AI智能体）。如有任何想法或建议欢迎留言交流。

随着LLM不断发展，基于LLM的Agent今年来十分火热。Agent知识库不仅可以存储大量的信息，还包含了丰富的规则、算法和模型，是Agent实现智能化决策和行动的关键。本文将介绍Agent知识库的功能、原理以及相关落地应用。领域学科知识、企业知识、经验知识、特定场景的内容知识、推理规则、学习算法等，涵盖事实、规则、算法等方面。

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2024-北京智源大会-通用人工智能的关键问题及思考-李开复、张亚勤 讨论总结

LangChain中ReAct的实现原理浅析。上一篇我们拆解了ReAct论文的主要内容，了解了以Thought → Action → Observation为主要内容的框架。那么在实际场景中如何使用呢，主要原理是什么，让我们看看在LangChain中ReAct的实现，通过分析代码简单解读下。

Reflexion: Language Agents with Verbal Reinforcement Learning论文介绍了一种名为“Reflexion”的新框架，通过反思提高决策能力

2024智源大会Agent分会场，由清华大学自然语言处理实验室钱忱博士分享 LLM驱动的群体智能相关探索与思考，并结合ChatDev进行了解析说明。

本篇论文介绍了如何通过改进零样本链式思维（Zero-shot chain-of-thought）推理模型来提高大型语言模型在多步推理任务中的表现。作者提出了“计划和解决问题”（Plan-and-Solve）提示策略。

Agent存在涌现么？受神经规模法则的启发，在多智能体合作中增加agent是否表现出涌现能力，存在scaling law？让我们从钱忱博士等最新发表的论文中一探究竟。