DeepSeek是一个专注于AI模型开发与部署的平台，支持多种深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）的模型转换与优化。它能够将复杂的AI模型高效地部署到端侧设备上，满足实时性与资源受限场景的需求。本书以讯飞星火认知大模型为例，全面系统地阐述其基础知识、操作方法与技巧，以及相关实战案例。全书共分为12章，第1章为新手入门篇，为读者铺垫了讯飞星火认知大模型（以下简称讯飞星火）的基础知识

作者深度评测了9大AI智能体搭建平台(Dify、Coze、豆包、腾讯元器、文心智能体平台、通义、智谱清言、讯飞星辰Agent平台和纳米)，重点关注提示词长度、语音输入、AI绘图和移动端支持等功能。通过对比测试，最终推荐智谱清言作为创建小学英语口语陪伴智能体的最佳选择，因其提示词支持度高、AI绘图功能完善且操作简单。上篇文章，分享了通过Agent平台，搭建一个小学口语陪伴的智能体。结果接下来，原本要

生成式人工智能 (GenAI)，尤其是 ChatGPT，吸引了所有人的注意力。基于 Transformer 的大型语言模型 (LLM) 经过大规模无标记数据训练，展现出可以推广到许多不同任务的能力。为了理解 LLM 为何如此强大，我们将在这篇文章中深入探讨它们的工作原理。LLM 进化树正式来说，仅解码器语言模型只是给定上下文的下一个标记的条件分布。这种公式是马尔可夫过程的一个例子，该过程已在许多用

Agentic 系统是一种能够感知环境、做出决策并自主执行行动以实现目标的计算实体。与传统软件不同，智能体具备自主性主动性响应性和目标导向的特性。其关键能力包括工具使用记忆和通信。Agentic 设计模式是经过实战检验的模板和蓝图，为智能体行为设计与实现中的常见挑战提供可复用解决方案。使用设计模式能提升智能体构建的结构性、可维护性、可靠性和效率，避免重复造轮子，并使开发者能专注于应用创新。

2025 年标志着人工智能（AI）发展的一个关键拐点，AI 智能体（Agent）正从前几年的实验性原型（如 AutoGPT）演变为企业战略与核心产品的基石。随着大模型技术的逐渐成熟，市场对人工智能的能力需求已从单纯的 “内容问答” 转向要解决 “实际任务”。AI 智能体作为能够自主理解意图、规划步骤、调用工具并执行复杂任务的新一代人工智能应用范式，正在成为全球科技巨头和创业公司竞相布局的战略高地。

AI 智能体和以前的 AI 有啥不一样 —— 传统的聊天机器人、AI 助手，本质就是 “只会回话的信息员”。比如你问 “明天广东天气咋样”，它能告诉你温度，但要是说 “帮团队订下周去广东的机票和酒店”，它顶多给你列几个订票链接，剩下的查航班、比价格、填信息，还得你自己动手。但 AI 智能体不一样，它是 “能自己琢磨、自己办事的帮手”。

本文详细介绍了如何使用n8n自动化工具，结合Deepseek API和邮件发送功能，实现AI日报的海报自动化生成。作者从实际操作出发，逐步讲解了n8n的本地部署、海报底图的制作、API key的获取以及工作流的搭建过程。通过HTML节点提取网页内容，利用Basic LLM Chain节点进行内容整理，并最终通过Edit Image节点生成海报图。整个过程详细且实用，适合想要提升职场效率的小白和程序

快速构建企业级知识库应用***，在。

在信息爆炸的时代，我们每天都面临着海量的信息。如何有效地管理和利用这些信息，成为了我们面临的一大挑战。这就是知识库诞生的原因。知识库能够有效地整理和组织信息，使我们可以更方便地查找和利用这些信息。而且，知识库也是实现人工智能和机器学习的基础，因为这些技术需要大量的数据和知识来进行训练和学习。然而，传统的知识管理方式却面临着一些局限性。主要的问题在于，这些方式主要依赖于人工，劳动强度大，效率低，容易

知识图谱（KG）的发展与人工智能（AI）代理的进步紧密相连。从它们的静态起源开始，知识图谱已经发展到包括动态、时态和事件驱动的范式，每个范式都为AI系统解锁了新的能力。本文探讨了它们的演变以及大型语言模型（LLM）如何融入这些进步。简而言之，所有知识图谱的演变都是关于时间的。静态图谱静态知识图谱是基础结构，其中实体和关系是固定不变的。例如，WordNet、Freebase和Kinship将实体表示