除了OpenManus，团队还开源了OpenManus-RL，一个专注于用强化学习（RL）优化LLM智能体的项目。这意味着，你的AI员工不仅能完成任务，还能不断学习、自我进化！它基于当下最火的大语言模型（LLM），能帮你把各种天马行空的创意，变成实实在在的AI应用！甚至，它还能帮你做SEO优化网站，让你的网站排名蹭蹭蹭往上涨！你有没有想过，如果能有一个24小时待命、任劳任怨、还不用发工资的员工，那

它接收教程主题 (topic) ，然后利用预设的 Prompt (提示语) 与AI模型交互，最终返回一个包含教程标题和详细目录结构的字典。**(代码解释： 这段Python代码的核心功能是 extract_struct 函数，它可以从文本中智能提取出特定格式的数据结构，比如列表或字典。“AI智能体”、“思维链”、“生产力革命” 这些词汇，早已不是科幻电影里的场景，而是真真切切地影响着我们的工作和生

简单来说，它就像给AI装上了一个超级大脑，让AI像人一样思考问题，一步一步推理，最终得出更精准、更优质的答案。以前的AI可能只会“鹦鹉学舌”，现在的思维链智能体，已经能**“举一反三”、“触类旁通”**了！找到代码中 "写一部小说，名为 '输入你的小说主题' " 这一行，把 '输入你的小说主题' 替换成你想写的小说主题，比如 '霸道总裁爱上我'， '修仙逆袭之路'， '星际穿越之恋' 等等，尽情发

coeff = 0.5 * (1.0 + math.cos(math.pi * decay_ratio))# 余弦函数计算衰减系数，范围为0到1。batch_iter = iter_batches(split=split)# 获取对应数据集的批次迭代器。说白了，大模型就像一个“超级学霸”，它“博览群书”（海量数据训练），“过目不忘”（超强记忆力），“举一反三”（生成能力）。tokens_per_i

下面，我们就以Qwen2为例，用Python代码一步步拆解它的内部结构，让你亲眼看看大模型是如何运作的！这段代码虽然是针对Qwen2模型的，但其核心思想适用于所有基于Transformer架构的大模型，如GPT、LLaMA等。简单来说，大模型就是一个巨大的神经网络，它通过学习海量的文本数据，学会了理解和生成人类语言。今天，我们就来一起“拆解”大模型，深入它的“大脑”，看看它到底是怎么思考的！模型的

对于重复性的、基于规则的数字任务，比如从多个网站收集数据并整理到表格、监控竞品价格并生成报告、自动处理客服邮件中的常见问题等，配备了 MCP 的 AI Agent 可以 7x24 小时不知疲倦地完成，将人类从繁琐的工作中解放出来。*你发现一篇超赞的最新研究论文 PDF，想让 AI 快速提炼核心观点，你却只能手动复制粘贴，或者苦苦寻找能处理 URL 的插件，过程繁琐得让人抓狂。没有 MCP，AI 只

role_at_backend`参数指定了在对方系统里这条消息应该扮演什么角色（比如`USER`或`ASSISTANT`）。我们用`requests`库从网上抓了张图，用`PIL`和`BytesIO`把它处理成程序认识的图片格式，然后把它塞进了`BaseMessage`的`image_list`参数里。所有复杂的对话，都是由一条条基本的消息组成的。同时，`.to_dict()`方法也很有用，它可以

可能你有点懵，这 “思维链 AI 智能体” 听起来高大上，到底是个啥？你提供的学习资料越优质，AI 生成的考卷就越精准！当然，作为使用者，你仍然需要。，它不仅能理解你的需求，还能像人类一样思考，并利用 Python 代码，，加班到怀疑人生，却还是漏洞百出，根本达不到预期效果... 😫。成美观的 Markdown 格式，方便你直接使用！减轻备课负担，有更多时间关注学生，提升教学质量！学习 Pyth

基于Playwright框架，页面滚动、点击、输入、下载，甚至历史回退，统统不在话下，简直就是浏览器里的“自动驾驶”！OWL智能体，一款功能强大、开源免费的国产AI神器，不仅能帮你提高工作效率，还能拓展你的能力边界。内容转文本、转Markdown，分分钟的事儿！网页界面使用Gradio构建，在你的本地机器上运行，除了你配置的模型API调用所需的数据外，不会向外部服务器发送任何数据，安全可靠！：无论

打开Anaconda Prompt（安装Miniconda后，开始菜单里会有），输入`conda create -n myenv python=3.9`（`myenv`是环境名，`3.9`是Python版本，按需修改）。跟着我，只需简单几步，你也能成为AI时代的弄潮儿！在你的项目文件夹下，打开命令提示符，输入`python -m venv .venv`（`.venv`是虚拟环境的名字，你可以自己改