AI智能體（像OpenAIOperator這樣的）能幫你自動完成網(wǎng)上找產(chǎn)品、管理瀏覽器標(biāo)簽等任務(wù)，簡直是解放雙手！但要讓這些智能體真正派上用場，挑戰(zhàn)可不小。這篇文章會聊聊AI智能體在網(wǎng)頁互動中的現(xiàn)狀、痛點(diǎn)，以及一個(gè)叫AgenticWebInterfaces(AWIs)的新解決方案。引言AI智能體想在網(wǎng)頁上干點(diǎn)有意義的事兒，遠(yuǎn)比處理簡單搜索復(fù)雜得多。雖然MCP(ModelContextProtocol)網(wǎng)頁服務(wù)器能幫忙搞定搜索操作，但更大的問題是，網(wǎng)頁是為人類設(shè)計(jì)的...

如果你想躋身AI工程師的頂尖1%，別再浪費(fèi)時(shí)間了，趕緊看看這份清單！我知道這看起來有點(diǎn)多，一下子學(xué)完肯定不現(xiàn)實(shí)。但慢慢來，你得搞懂這些庫的功能，以及在項(xiàng)目中啥時(shí)候用它們。AI行業(yè)變化快得像坐火箭，半年前的熱門技術(shù)可能現(xiàn)在已經(jīng)過時(shí)了。公司急需能打造生產(chǎn)級系統(tǒng)的AI工程師。很多開發(fā)者卡殼，是因?yàn)樗麄冎蛔分痨趴岬耐嬉鈨?，比如最新的GPT包裝器或社交媒體上炒得火熱的新框架，卻忽略了那些真正區(qū)分專業(yè)選手和業(yè)余玩家的...

函數(shù)調(diào)用（functioncalling）是一種機(jī)制，允許大語言模型（LLM）通過調(diào)用外部函數(shù)或API執(zhí)行特定的、預(yù)定義的任務(wù)?？梢詫⑵湟暈橐环N功能，讓LLM將它無法獨(dú)立完成的工作“委托”出去。例如，假設(shè)您向LLM發(fā)送以下提示：“特斯拉當(dāng)前的股價(jià)是多少？”沒有函數(shù)調(diào)用的基本LLM可能會根據(jù)其訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的模式“幻覺”出一個(gè)答案，例如“可能在200美元左右”。經(jīng)過RLHF優(yōu)化的模型可能會更誠實(shí)地說：“我沒有實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，所以無法告訴你。”...

2025年的RAG大反思我們的目標(biāo)不是抨擊RAG（它仍有其用武之地?。峭ㄟ^一個(gè)實(shí)際案例來探索2025年的技術(shù)趨勢。我們將構(gòu)建一個(gè)傳統(tǒng)上會使用RAG的系統(tǒng)，但采用一種完全不同的、越來越流行的方法。通過本文，你將了解：?為什么“直接訪問源數(shù)據(jù)”的方法（gotosource）因工具調(diào)用（toolcalling）和模型上下文協(xié)議（MCP）而逐漸受到關(guān)注。?RAG仍然適用的場景（劇透：比你想象的少）。?如何構(gòu)建一個(gè)用戶喜愛的實(shí)用替代方案。?...

在網(wǎng)絡(luò)擁有HyperTextTransferProtocol(HTTP)之前，在電子郵件擁有SimpleMailTransferProtocol(SMTP)之前，我們受困于定制化集成、碎片化系統(tǒng)和脆弱的工作流程。直到開放協(xié)議和共享基礎(chǔ)設(shè)施出現(xiàn)，互聯(lián)網(wǎng)才真正實(shí)現(xiàn)規(guī)模化，解鎖了現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)、全球通信和整個(gè)經(jīng)濟(jì)體系。如今，AI代理正處于類似的預(yù)標(biāo)準(zhǔn)化階段。它們功能強(qiáng)大、能力卓越且數(shù)量迅速增長，但它們無法協(xié)同工作。一個(gè)代理分析數(shù)據(jù)，另一個(gè)起草代碼，第三個(gè)自動化CRM工作流...

AI代理簡介你可能聽說過“生成式AI”這個(gè)術(shù)語——但什么是AI代理？本質(zhì)上，它們是利用高級語言模型來更自主地處理任務(wù)的下一代工具。它們能夠解析用戶查詢，挑選相關(guān)信息，并以結(jié)構(gòu)化的方式與外部服務(wù)交互。上圖展示了AI如何從基本的生成模型發(fā)展到能夠與各種工具協(xié)作的復(fù)雜AI代理。PydanticAI簡介PydanticAI是一個(gè)Python代理框架，旨在簡化利用生成式AI開發(fā)生產(chǎn)級應(yīng)用的流程。由Pydantic背后的團(tuán)隊(duì)開發(fā)——Pydantic是許多Pytho...

隨著大語言模型（LLM）的發(fā)展，AI的「推理能力」正以前所未有的速度突破。然而，很多企業(yè)級檢索系統(tǒng)卻依舊停留在簡單的關(guān)鍵詞匹配階段，難以支持真正意義上的“深度知識發(fā)現(xiàn)”。LightOn最新發(fā)布的開源模型ReasonModernColBERT，正是為了解決這一瓶頸——讓檢索系統(tǒng)具備推理能力，支撐AgenticRAG與深度研究場景。檢索系統(tǒng)的“三個(gè)進(jìn)化階段”你了解嗎？信息檢索系統(tǒng)的發(fā)展，其實(shí)可以劃分為三個(gè)階段：1??Level1：關(guān)鍵詞匹配（Key...

今天給大家分享一篇非常出色的綜述論文，總結(jié)了當(dāng)前MultiAgentEmbodiedAI（多智能體具身智能）的研究進(jìn)展。這篇文章不僅回顧了超過300篇相關(guān)論文，還從多個(gè)角度探討了這個(gè)快速演化的領(lǐng)域?qū)⑷绾斡绊懳覀儗χ悄荏w未來的構(gòu)建方式。為什么MultiAgentEmbodiedAI很重要？當(dāng)前的大多數(shù)研究仍然集中在單一智能體的范式上。但我們所生活的真實(shí)世界卻遠(yuǎn)比“一個(gè)智能體”復(fù)雜得多——它是開放的、異質(zhì)的、動態(tài)變化的。這篇綜述論文強(qiáng)調(diào)了協(xié)...

在眾多RAG方法中，NodeRAG以其獨(dú)特的圖結(jié)構(gòu)框架脫穎而出。NodeRAG通過異構(gòu)圖結(jié)構(gòu)和先進(jìn)的檢索機(jī)制，為LLM提供更精準(zhǔn)、更高效的外部知識支持。本文將深入介紹NodeRAG的核心特性、優(yōu)勢及其在多個(gè)領(lǐng)域的卓越表現(xiàn)。什么是NodeRAG？NodeRAG是一種以圖為中心的RAG框架，旨在通過異構(gòu)節(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu)化基于圖的檢索增強(qiáng)生成。它將文檔和LLM提取的信息分解為多種類型的節(jié)點(diǎn)（如實(shí)體、關(guān)系、語義單元、屬性、高層次元素、概覽和文本），并利用圖...

當(dāng)前，我們正處在Agent開發(fā)的‘工程化轉(zhuǎn)折點(diǎn)’。打造一個(gè)真正“可上線”的Agent系統(tǒng)，不再只是拼接組件，而是圍繞四個(gè)核心模塊進(jìn)行有機(jī)組合。在大模型持續(xù)進(jìn)化的今天，Agent成為很多人眼中的“超級助手”，從代碼編寫到數(shù)據(jù)分析、從網(wǎng)頁問答到知識檢索，它無所不能。但如果你嘗試親自“造一個(gè)Agent”，很快會發(fā)現(xiàn)一個(gè)現(xiàn)實(shí)問題：框架太多，套路太雜，效果卻難以復(fù)用上線。這是因?yàn)?，大多?shù)教程和開源項(xiàng)目，講的是功能拼接，但真...

在這篇文章中，我將介紹如何使用LangGraph、AgenticRAR、NanoGraphRAG以及Claude3.7Sonnet來創(chuàng)建一個(gè)基于智能推理（AgenticRAR）的聊天機(jī)器人，看完這篇文章之后你就學(xué)會了如何為你的業(yè)務(wù)打造一個(gè)強(qiáng)大的智能推理聊天機(jī)器人。我首先向你展示一下聊天機(jī)器人的效果：“生成代碼，檢查以下數(shù)字是否為回文數(shù)：123、121、12321、12345、123454321。”當(dāng)用戶提出問題時(shí)，初始推理Agent會對其進(jìn)行分析，識別需要哪些專業(yè)Agent，并檢測特...

在當(dāng)前生成式模型與信息檢索技術(shù)快速發(fā)展的背景下，如何有效結(jié)合二者，提升問答系統(tǒng)的準(zhǔn)確性與實(shí)用性成為技術(shù)探索的焦點(diǎn)。為了尋找最佳解決方案，我嘗試了18種不同的RAG（RetrievalAugmentedGeneration）技術(shù)，從最基礎(chǔ)的方法到復(fù)雜的多模型融合。經(jīng)過大量實(shí)驗(yàn)，數(shù)據(jù)表明AdaptiveRAG憑借動態(tài)調(diào)整策略和出色的檢索效果，以最高得分0.86成為本次實(shí)驗(yàn)中的大贏家。接下來，我將詳細(xì)介紹每種RAG技術(shù)的核心思想、實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)以及優(yōu)缺點(diǎn)，...

AI系統(tǒng)正逐步獲得在現(xiàn)實(shí)世界中獨(dú)立行動的能力。過去一年，我們在推理、計(jì)算機(jī)控制和記憶系統(tǒng)方面取得了重大進(jìn)展，這些技術(shù)推動了這一轉(zhuǎn)變。本文分析了這些發(fā)展的技術(shù)基礎(chǔ)、不同領(lǐng)域中AIAgent的現(xiàn)狀，以及確保其可靠性所需的基礎(chǔ)設(shè)施。我們將探討推動這一變革的技術(shù)進(jìn)步，以及尚待解決的挑戰(zhàn)。第一部分：巨大的轉(zhuǎn)變——從模型到Agent2024年，我們見證了AIAgent關(guān)鍵能力的崛起。OpenAI的o1和o3模型表明，機(jī)器可以分解復(fù)雜任務(wù)。Cl...

LLMReasoner是一個(gè)庫，它讓任何LLM（大模型）都能像OpenAIo1和DeepSeekR1一樣深入思考。?主要特點(diǎn)??循序漸進(jìn)的推理：不再有黑箱答案！準(zhǔn)確了解LLM是如何思考的，類似于O1的系統(tǒng)方法??實(shí)時(shí)進(jìn)度：通過流暢的動畫觀看推理的展開??多提供商支持：與LiteLLM支持的所有提供商兼容??精美的UI：一個(gè)漂亮的Streamlit界面可供使用???高級用戶CLI：無縫嵌入你的代碼??信心跟蹤：了解LLM對每個(gè)步驟的確定程度??快速開始首先安裝：pipinsta...

隨著LLM應(yīng)用的廣泛普及，如何提高模型的推理效率并降低資源消耗成為了技術(shù)發(fā)展中的一大挑戰(zhàn)。Unsloth通過引入多個(gè)強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）算法和最新的量化技術(shù)，顯著提高了LLM在推理和微調(diào)過程中的性能，并大幅降低了顯存消耗。DeepSeek的研究人員在用純強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）訓(xùn)練R1Zero時(shí)觀察到了一個(gè)“靈光一現(xiàn)”的時(shí)刻。模型學(xué)會了通過重新評估最初的思路來延長思考時(shí)間，而無需任何人工指導(dǎo)或預(yù)定義指令。Unsloth對整個(gè)GRPO過程進(jìn)行了增強(qiáng)...

整個(gè)過年期間，AI圈的頭條都被被DeepSeek霸占了。2月1日，OpenAI終于按捺不住，推出了全新的推理模型系列o3mini。這個(gè)系列不僅首次對免費(fèi)用戶開放了推理模型，還將成本降低了多達(dá)15倍（相比之前的o1系列）。OpenAI還表示，這是其推理模型系列中最新且最具成本效益的模型：最近，AI社區(qū)非常熱衷于將DeepSeekR1與其他推理模型進(jìn)行對比。尤其是經(jīng)典的編程挑戰(zhàn)——模擬彈跳球：“WriteaPythonscriptthatmakesaballbouncewithinacert...

LLM（LargeLanguageModel，大型語言模型）是一個(gè)功能強(qiáng)大的新平臺，但它們并不總是使用與我們的任務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)或者是最新的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。RAG（RetrievalAugmentedGeneration，檢索增強(qiáng)生成）是一種將LLM與外部數(shù)據(jù)源（例如私有數(shù)據(jù)或最新數(shù)據(jù)）連接的通用方法。它允許LLM使用外部數(shù)據(jù)來生成其輸出。要想真正掌握RAG，我們需要學(xué)習(xí)下圖所示的技術(shù)（技巧）：圖片這個(gè)圖看起來很讓人頭大，但是不用擔(dān)心，你來對地方了。本系列教程...

隨著AI，尤其是LLM的迅猛發(fā)展，AIAgent正成為變革性工具，重新定義SaaS（SoftwareasaService，軟件即服務(wù)）平臺的運(yùn)營模式、價(jià)值交付以及用戶交互方式。到2025年，AIAgent不僅會增強(qiáng)現(xiàn)有系統(tǒng)，還將推動全新商業(yè)模式的誕生。垂直AIAgent：超越傳統(tǒng)SaaS的新范式近年來，垂直AIAgent（VerticalAIAgents）的概念備受關(guān)注。這些專為特定行業(yè)和場景設(shè)計(jì)的Agent，可能引發(fā)比傳統(tǒng)SaaS更深遠(yuǎn)的轉(zhuǎn)變。據(jù)YC的Lightcone播客指出，這一領(lǐng)域?qū)?..

AI正以前所未有的速度進(jìn)化，OpenAI的o3模型短短兩個(gè)月內(nèi)便從本科生水平躍升至博士級別，這一突飛猛進(jìn)的進(jìn)展讓人震驚，但這一趨勢已不可逆轉(zhuǎn)。AI搜索公司Exa的CEOWillBryk在X上發(fā)表了一篇探討AI的迅猛發(fā)展及其對未來社會、工作領(lǐng)域的深遠(yuǎn)影響的長文：《ThoughtsontheeveofAGI》（AGI前夜的思考）。1.AI發(fā)展迅速：從本科生到博士級別的進(jìn)化?AI從本科水平到博士水平的快速躍升，進(jìn)展速度令人震驚。OpenAI的o3模型展示了AI的巨大潛...

LazyGraphRAG是微軟最新推出的一種與GraphRAG截然不同的方法，該方法不需要事先匯總源數(shù)據(jù)，從而避免了前期索引成本，而前期索引成本對于某些用戶和用例來說可能是難以承受的。LazyGraphRAG的一個(gè)關(guān)鍵優(yōu)勢是其在成本和質(zhì)量方面的固有可擴(kuò)展性。與標(biāo)準(zhǔn)向量RAG、RAPTOR、GraphRAG和DRIFT相比，LazyGraphRAG在成本質(zhì)量范圍內(nèi)表現(xiàn)出色，如下所示：LazyGraphRAG數(shù)據(jù)索引成本與向量RAG相同，僅為完整GraphRAG成本的0.1%。對于與向量RA...