《AI Agent架构：从认知到行动的五维协同系统》 本文系统阐述了AI Agent架构的五个核心组成部分及其协同机制。大模型作为认知基础提供推理能力，提示词塑造思维模式并引导任务规划，工具连接外部世界赋予执行能力，Agent本体构成智能实体，而MCP（主控程序）作为策略中枢实现任务编排、记忆管理和多Agent协作。这种五维协同架构突破了传统AI的认知局限，推动人工智能从单纯的语言理解迈向具备自主

《AI Agent架构：从认知到行动的五维协同系统》 本文系统阐述了AI Agent架构的五个核心组成部分及其协同机制。大模型作为认知基础提供推理能力，提示词塑造思维模式并引导任务规划，工具连接外部世界赋予执行能力，Agent本体构成智能实体，而MCP（主控程序）作为策略中枢实现任务编排、记忆管理和多Agent协作。这种五维协同架构突破了传统AI的认知局限，推动人工智能从单纯的语言理解迈向具备自主

本文系统介绍了AI Agent的开发实践与核心架构。基于腾讯云Dola数据分析Agent的两年开发经验，详细拆解了Agent的四大核心模块：规划、记忆、工具调度和上下文工程。对比了不同开发框架的演进历程，从早期探索到成熟应用阶段的技术变迁。重点分享了两种工具调度实现方法（Function Call和MCP协议）以及Agent评估的Benchmark指标。通过股票回测等实际案例，展示了自主AI数据分

本文系统介绍了AI Agent的开发实践与核心架构。基于腾讯云Dola数据分析Agent的两年开发经验，详细拆解了Agent的四大核心模块：规划、记忆、工具调度和上下文工程。对比了不同开发框架的演进历程，从早期探索到成熟应用阶段的技术变迁。重点分享了两种工具调度实现方法（Function Call和MCP协议）以及Agent评估的Benchmark指标。通过股票回测等实际案例，展示了自主AI数据分

【摘要】本文探讨系统学习Agent技术的三条核心路径：1）将AI模型作为工具深入了解其能力边界，通过对比实验掌握模型在不同任务中的表现差异；2）专注掌握一个框架/平台，通过流程设计、调试优化等实践深入理解Agent工作机理；3）始终保持一个真实可用的业务闭环，确保学习成果能解决实际问题。作者建议采用"每周半天深度优化+每日15分钟实践+每月复盘"的学习节奏，强调Agent能力实

【摘要】本文探讨系统学习Agent技术的三条核心路径：1）将AI模型作为工具深入了解其能力边界，通过对比实验掌握模型在不同任务中的表现差异；2）专注掌握一个框架/平台，通过流程设计、调试优化等实践深入理解Agent工作机理；3）始终保持一个真实可用的业务闭环，确保学习成果能解决实际问题。作者建议采用"每周半天深度优化+每日15分钟实践+每月复盘"的学习节奏，强调Agent能力实

AI智能体作为AI应用的下一阶段核心形态，正迎来快速发展。文章从产业链角度分析了AI智能体的发展：上游包括基础硬件（AI芯片、服务器等）和基础软件（大模型、开发工具等）；中游聚焦智能体框架与系统集成；下游则面向工业、金融、医疗等多领域应用。随着大模型技术迭代和硬件升级，AI智能体将从文本交互向多模态演进，有望在2025-2027年在多个场景率先落地，成为推动AI商业化的重要力量。近日互联网大厂阿里

AI智能体作为AI应用的下一阶段核心形态，正迎来快速发展。文章从产业链角度分析了AI智能体的发展：上游包括基础硬件（AI芯片、服务器等）和基础软件（大模型、开发工具等）；中游聚焦智能体框架与系统集成；下游则面向工业、金融、医疗等多领域应用。随着大模型技术迭代和硬件升级，AI智能体将从文本交互向多模态演进，有望在2025-2027年在多个场景率先落地，成为推动AI商业化的重要力量。近日互联网大厂阿里

很多人抱着想要转行的心态来学习CQF，但是小编想说，进入一个行业，尤其是量化金融行业，绝不只是有一张证书那么简单。

其实在当今社会，网络上充斥着大量有用的数据，我们只需要耐心的观察，再加上一些技术手段，就可以获取到大量的有价值数据。这里的“技术手段”就是网络爬虫。今天就给大家分享一篇爬虫基础知识和入门教程：