一、基础功能阶段：规则驱动的响应式Agent 1.Agent核心定义与基础能力 AI Agent的本质是**"感知-决策-执行"循环系统**，其核心特性包括：自主性（无需人工干预）、反应性（实时响应环境变化）、目标导向性（任务分解与规划）。基础阶段典型应用包括客服聊天机器人和自动化流程助手，依赖以下技术实现：python 复制代码# 有限状态机（FSM）示例：客服对话流程控制states = {“

探索如何将LLM转变成一个更加强大的信息提取工具LLM不仅能够处理复杂的非结构化原始文本，还能将这些文本转化为结构化且易于查询的事实。在回顾一些关键概念之后，我们将重点介绍如何使用 OpenAI 的 GPT-3.5 Turbo 从原始文本数据（电商产品标题）中构建知识图谱。毕竟大多数公司的数据中都有大量未能有效利用的非结构化数据，创建知识图谱能够最大程度的从这些数据中提取有价值的信息，并使用这些信

大模型agent概念一、大模型 Agent 的核心概念大模型 Agent（AI Agent）是基于大规模语言模型（LLM）构建的 自主智能体，通过整合规划（Planning）、记忆（Memory）、工具使用（Tool Use）三大核心能力，实现对复杂目标的主动执行。其本质是 以 LLM 为决策中枢，通过调用外部工具完成任务的执行系统。核心特征自主性：无需人工干预，主动分解任务并执行（如自动订机票、

当我们推大模型规模的时候，往往会伴随着增加预训练数据的数据量操作，这样，当模型规模达到某个点的时候，与任务T相关的数据量，突然就达到了最小要求临界点，于是我们就看到了这个任务产生了Grokking现象。也就是说，最终任务过于复杂，如果仔细分析，可以看出它由多个子任务构成，这时候，子任务效果往往随着模型增大，符合 Scaling Law，而最终任务则体现为涌现现象。具体来说，对于每个文本序列，模型根

asyncio.create_task(coro)创建任务并加入事件循环task = asyncio.create_task(fetch_data())你可以使用 asyncio.wait_for() 函数为协程设置超时时间。asyncio.wait_for(coro, timeout)带超时的等待try: await asyncio.wait_for(task, 5)asyncio.curren

MCP 协议功能强大，但其实现涉及大量重复性工作——包括服务器设置、协议处理器、内容类型处理和错误管理等。用户: 现在要购买一批货，单价是 1034.32423，数量是 235326。商家后来又说，可以在这个基础上，打95折，折后总价是多少？基于 FastMCP 实现的数学运算智能问答应用实现如下（MCP：编程实战，手把手教你实现数学运算智能问答应用）用户: 我和商家关系比较好，商家说，可以在上面

volcenginesdkarkruntime 是火山引擎（VolcEngine）为开发者提供的 Python SDK 模块之一，主要用于访问火山引擎的 Ark Runtime 服务，常见于大模型调用、推理服务等 AI 场景。模块找不到拼写错误或模块未发布确认模块名是否正确，或访问 PyPI 页面。该模块并非标准 Python 库，因此需要开发者手动安装并正确导入。三、正确安装 volcengin

如下图左边所示，当 GPU 内存不足以满足其相应的模型数据要求时，即使当时CPU上仍有可用内存，系统也会崩溃。在像 GPT-2 这样的预训练语言模型上，Sophia 与 Adam 相比，在减少了 50% step 数量的情况下实现了相同的验证预训练损失，这相当于总计算量减少了 50%，wall-clock 时间减少了 50%。Gemini 还利用了深度学习网络训练过程的迭代特性，将迭代分为warm

流式输出与非流式输出应用场景流式输出的理想应用场景非流式输出的理想应用场景流式输出与非流式输出性能对比性能指标流式输出非流式输出首字节延迟极低（通常 100ms 内）较高（需等待全部生成）总完成时间与非流式相近或略长与流式相近或略短服务器负载连接维护成本高单次处理负载高但短暂网络流量略高（协议开销）略低（单次传输）客户端复杂度较高（需处理流式数据）较低（简单的请求-响应）容错能力较弱（中断风险高）

【代码】数据集相关。