💡 本文深入剖析了基于自注意力机制的SAITS模型在时间序列缺失值插补中的应用。通过结合论文解读和PyPOTS实战案例，文章详细介绍了SAITS的双任务学习框架、自注意力机制原理及其实际应用，并提供了完整的代码实现与性能分析，帮助读者掌握这一先进的时序插补技术。

Agent（智能体）是一种能够自主感知环境、决策并采取行动的系统。与传统的语言模型不同，Agent 不仅仅是一个生成文本的工具，而是一个具备决策能力和执行能力的智能系统。通过与外部环境（如数据库、API、用户交互等）的交互，Agent 可以完成复杂的任务。核心思想：自主性：无需人为干预，独立感知环境并作出反应。灵活性：通过模块化设计，处理多种任务。可扩展性：通过集成更多服务和功能，持续增强能力。交

Hello，大家好，我是GISer Liu😁，一名热爱AI技术的GIS开发者，本系列是作者参加DataWhale2025年2月份组队学习的技术笔记文档，这里整理为博客，希望能帮助学习Agent的开发者少走弯路！是一个开源的灵活框架，专注于构建和模拟多智能体系统（MAS）。它提供了一套完整的工具链，支持从智能体角色定义、协作流程设计到复杂环境模拟的全流程开发。其核心优势在于轻量级架构高度可定制化和

ReActAgent是一个结合推理（Reasoning）和行动（Acting）的动态LLM（大语言模型）Agent框架。它的核心思想是通过推理和行动交替进行，以动态的方式完成复杂的任务。简单来说，ReActAgent不仅仅依靠大语言模型单纯地生成回答，而是通过交替推理和执行操作来更有效地完成任务。

Hello，大家好，我是GISer Liu😁，一名热爱AI技术的GIS开发者，本系列文章是作者参加DataWhale2025年1月份学习赛，旨在讲解Transformer模型的理论和实践。😲🙂本文将从Decoder（解码器）的角度出发，深入解析Transformer模型在生成任务中的核心机制。我们将重点探讨Decoder的结构设计、信息传递机制以及其在序列生成任务中的关键作用。通过详细分析D

Hello，大家好，我是GISer Liu😁，一名热爱AI技术的GIS开发者，这个LLM开发基础阶段已经进入尾声了，本文中我们不介绍更多的理论与知识点，而是通过的分析开源项目的解决方案来帮助各位开发者理清自己开发的思路；在本文中作者将通过个人知识库助手进行学习：通过分析这个RAG应用的开发流程，思路以及业务代码；帮助读者能学会如何规划自己的LLM的应用开发；在当今数据量迅速增长的时代，高效管理和

Hello，大家好，我是GISer Liu😁，一名热爱AI技术的GIS开发者。Zigent是基于Salesforce AI Research团队开发的AgentLite框架改进的智能体开发框架。它专为构建和研究基于LLM的任务导向型多Agent系统设计。

在之前的文章中，我们详细地描述了Agent的概念和组成，在代码案例中体验了Agent的记忆、工具、规划决策模块，并通过几个Agent框架来加强读者对Agent开发设计与应用的理解，接下来我们就要进入智能体Agent的实际开发中，请各位和我一起运行环境，开始Coding!!!😋😋代码已开源，文末有链接自取；本文中，我们将专注于单智能体开发，使用框架为MetaGPT。MetaGPT是一个基于Pyt

你好，我是GISer Liu，在上一篇文章中，我们用了两万多字详细拆解了单个Agent的组成，并通过Github Trending订阅智能体理解MetaGPT框架的订阅模块如何解决应用问题，但是对于复杂，并行的任务，单个智能体是不能胜任；今天我们将进入多智能体开发的学习阶段；一起期待吧😀MetaGPT中Environment的设计思想；构建简单师生对话多Agent框架；MetaGPT中Team的

😺Hello，大家好，我是GISer Liu，😀😀 一名热爱AI技术的GIS开发者；在上一篇文章中，我们学习了LLM API的申请、应用以及提示词工程；在本文中，作者将介绍如何从零开始构建个人知识库🎉🤓；词向量和向量数据库概念申请Embedding Model API使用LangChain工具对文本数据进行处理基于文本数据搭建向量数据库并进行测试向量数据库是专门用于存储、索引和检索高维向