「智能体数据合成」共找到 5515 篇相关文章

开源动态8

tRPC-Agent-Go:构建智能AI应用的Go语言Agent框架

tRPC是腾讯内部覆盖最广的RPC开发框架,tRPC-Go使用最广。2023年起LLM发展迅速,Agent开发框架成重要基础设施。tRPC-Agent-Go集成LLM等,支持创建多种Agent,为开发者提供构建智能应用的完整技术栈。

腾讯技术工程
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金融智能体落地四阶段,同花顺Agent战略与实践全景

在数字化与 AI 驱动下,金融行业变革正酣。同花顺产品总监路忠文解析 AI Agent 在金融领域实践,结合案例揭示其突破传统业务边界的潜力,探讨落地挑战与趋势,还分享了公司自身 AI 探索历程与实践经验。

InfoQ
开源动态8

英伟达开源深度研究引擎:企业级数据不出门,研究自动做

NVIDIA推出AI-Q Blueprint,将深度研究流水线打包成Agent Skill,解决企业级数据处理难题。它能让企业数据不出门,代理框架可派任务并获报告,还支持多种认证模式,代码库可本地部署,专为深度研究打磨。

AIGC开放社区
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ACP 协议 + 多 AI 编程智能体:企业研发的新生产力平台

文章围绕 ACP 协议展开,介绍其概念、工作原理及在 AutoDev 的集成实践。还提及 ACP 生态、多 Agent 协作实践,如 Augment Intent、Google Antigravity。最后阐述企业级 AI 平台治理体系,包括 MCP、ACP、A2A 三层协议协同价值。

phodal
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LLM for AIOps:是泡沫还是银弹?智能运维的争议、破局与未来

大模型浪潮下,LLM Agent 在运维领域既被寄予厚望,也饱受争议。「AI 进化论」第六期直播聚焦此话题,阿里云冯富秋和云杉网络向阳从痛点、破局、未来规划解析 LLM 与 OS 协同之道。

InfoQ
推荐文章8

LlamaIndex 深度实战:用《长安的荔枝》学会构建智能问答系统

文章兼顾 RAG 科普与 LlamaIndex 实战。介绍 RAG 原理,用《长安的荔枝》讲解关键步骤和参数。实战部分展示用 LlamaIndex 搭建问答系统,代码量少。优化篇通过实验给出参数调优建议,架构篇剖析内部机制,最后提及 Agent 化拓展功能。

阿里云开发者
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Booking.com 的向量数据库选型:100M 数据、三种负载、一个决定

本文分享Booking.com在1亿条embedding数据规模下,原有OpenSearch向量方案遇到性能、成本、运维瓶颈后,自行设计贴合生产的压测对比不同方案,最终完成选型迁移的全过程,总结了实用经验。

AI工程化
算法论文7

Meta全开源HumanCLAW:基础模型正进入具身智能的决策层

过去基础模型主要理解和描述物理世界,如今开始进入机器人控制栈。Meta等提出HumanCLAW,将高层行动与低层运动控制分开。评测显示当前模型在行动决策上存在不足,未来可从多方向推进研究。

机器之心
算法论文8

告别通用具身模型崇拜:具身智能走向异构策略编排

当VLA、WAM等机器人控制策略在各自任务中表现出色,如何为子任务匹配合适策略成完成复杂长时序任务关键。RoboHarness解决异构策略协同难题,通过协同调用策略提升成功率。

机器之心
新闻资讯7

Sam Altman:超级智能近在眼前!OpenAI官方13页蓝图引爆海外社区

OpenAI CEO Sam Altman 在 Axios 采访中称超级人工智能到来比预期快,社会需新契约管理。OpenAI 提出‘智能时代的产业政策’,含设公共财富基金、征机器人税等提案,还谈到下一代大模型。

机器之心