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2025年标志着人工智能从生成式内容的“副驾驶”(Copilot)时代,正式迈向自主执行任务的“智能体”(Agent)时代的转折点。尽管大语言模型(LLM)的普及让“Agent”这一概念不再稀奇,但真正具备生产力价值的智能体必须跨越简单的问答交互,具备完整的认知闭环。本报告旨在对当前主流的AI Agent框架——包括LangGraph、Microsoft Agent Framework(整合了Au
2025年标志着人工智能从生成式内容的“副驾驶”(Copilot)时代,正式迈向自主执行任务的“智能体”(Agent)时代的转折点。尽管大语言模型(LLM)的普及让“Agent”这一概念不再稀奇,但真正具备生产力价值的智能体必须跨越简单的问答交互,具备完整的认知闭环。本报告旨在对当前主流的AI Agent框架——包括LangGraph、Microsoft Agent Framework(整合了Au
2025年标志着人工智能从生成式内容的“副驾驶”(Copilot)时代,正式迈向自主执行任务的“智能体”(Agent)时代的转折点。尽管大语言模型(LLM)的普及让“Agent”这一概念不再稀奇,但真正具备生产力价值的智能体必须跨越简单的问答交互,具备完整的认知闭环。本报告旨在对当前主流的AI Agent框架——包括LangGraph、Microsoft Agent Framework(整合了Au
这张图片显示了在尝试安装或时遇到的依赖冲突问题。以下是图片内容的解释: 的安装问题: 的依赖问题:其他版本的问题:总结:清理现有安装:根据需求重新安装:如果你只有 CPU:检查 CUDA 兼容性:验证安装:其他注意事项如果在安装过程中仍然遇到问题,可以尝试清理 Conda 的缓存:确保你的 Conda 环境是最新的:希望这些步骤能帮助你解决的安装问题!

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本次教学博客带领我们走过了强化学习的基础之旅。我们从RL在人工智能领域的地位和震撼人心的应用出发,理解了它作为一种通过互动和试错来学习的范式。我们探讨了RL的核心要素(智能体、环境、状态、动作、奖励)、它面临的根本困境(探索与利用),并深入学习了其背后的数学语言——马尔可夫决策过程(MDP)。最后,我们定义了衡量策略好坏的标尺(价值函数),并揭示了连接现在与未来的桥梁——贝尔曼方程。掌握了这些基础
在敏捷开发与DevOps浪潮席卷之下,软件交付的速度被推向了前所未有的极限。“持续集成、持续交付”(CI/CD)的理念要求质量保证(QA)环节不仅要快,更要准。然而,传统的测试方法正日益成为这条高速公路上的瓶颈:手动测试耗时且难以扩展,而传统的自动化测试脚本则像玻璃一样脆弱,因界面(UI)的微小变动而频繁崩溃,导致高昂的维护成本。正是在这样的背景下,人工智能(AI)的介入,不再仅仅是现有工具箱中的
为方便后续代码使用,可将上述代码封装成函数:三、示例假设项目目录结构如下:.envconfig.py四、运行结果运行,若成功加载API密钥,将打印出密钥值(此处省略具体密钥)。

模型参数量决定了模型的复杂度和存储需求。参数越多,模型需要的存储空间就越大。对于8B参数的模型,训练时显存需求大约是96GB到128GB。







