「Agent操作层」共找到 3337 篇相关文章
agent未来落地的收敛形态
当前agent开发变重,基模优化与agent开发脱钩。后续落地的技术收敛范式是将基模训练和agent开发有机结合,有模型更小、agent更智能、基模深入业务场景带来新想象力等好处。
万字解码 Agentic AI 时代的记忆系统演进之路
文章深入探讨 Agentic AI 时代记忆系统,介绍记忆对智能体的重要性、人脑与智能体记忆的定义分类及操作,还分析 Memory Bank、LETTA 等多款产品实现,总结技术演进趋势,最后提及 Tablestore 的优势。
CuteDSL-2: 基本操作
文章为Cute - DSL第二篇,整理官方notebook介绍基本操作。涵盖数据类型、张量、结构体等基本操作,还介绍了控制流(For、If - Else、While循环等)及TensorSSA的相关操作,如LD/ST、运算、切片等。
谷歌悄悄加了个按钮,Gemini长出手脚变打工人!三巨头抢着教AI干活
谷歌悄悄为Gemini添加「Agents」入口,其将从聊天助手转变为Agent运行平台。谷歌还推出无代码/低代码的Agent Designer。此外,谷歌、Anthropic、OpenAI在编排层展开竞争,焦点转向谁能让更多人用上Agent。
Data Agent 落地挑战:忽略技术框架、语义能力和运营体系,投入可能打水漂
Data Agent 看似易上手,落地却充满挑战。腾讯数据工程专家虎兴龙指出,90% 难点源于软件工程,统一语义层建设是关键。企业若忽略相关要点,投入或打水漂,掌握关键要素可提升数据智能化效率。
Coding Agent 在百度的落地实践:从反馈闭环到工程范式重构
本文整理自百度文心快码研发经理牛万鹏演讲,介绍了Coding Agent在百度的落地实践。包括落地成效、Agent Loop框架问题、Feedback Loop构建、Benchmark评测及Agent Engineers理念,还提及企业级Agent落地的工程问题。
Agent 基建不是设计出来的,是被 Kimi K3 和一堆应用公司卷出来的
文章以 Kimi K3 模型及相关 agent 产品为例,讲述 TiDB 作为基建服务商,满足 AI 团队需求形成 Agent Stack。还指出 Agent 时代基建难题、数据库使用变化,以及创业团队做 Agent 业务的三个判断。
体验完微信Agent以后,我觉得这就是微信有史以来最大的更新。
作者获微信小微内测资格,深度体验后认为这是微信最大更新。微信Agent打通原生能力有超预期之处,但智能程度不足。功能上有亮点也有限制,如通讯录操作谨慎、小程序适配佳,还能生成小工具。
企业级 AI Agent 的终极王牌:从 0 到 1 带你理解 “本体论” 与 6 块核心“积木”。
文章指出大部分企业Agent项目因幻觉、跑偏等问题失败,引出基于“本体论”的企业“本体”工程。介绍企业AI困境、现有工程手段不足,阐述本体可补企业“语义层”及构建本体的6块核心“积木”。
HaluMem:让AI记忆系统的“幻觉”现形——首个面向记忆系统的操作级幻觉评测基准
过去一年,AI Agent的‘记忆能力’成热门话题,但AI记忆存在幻觉问题。为此发布操作级幻觉评估基准HaluMem,它能精准定位幻觉来源,评估主流记忆系统,为构建可靠记忆系统提供方向。