「RAG-MCP」共找到 549 篇相关文章
功能全面的Agent!吸取了open-manus,langmanus众家之长
Cooragent是在langmanus基础上重大改进的Agent框架。文章介绍其本地部署、CLI工具使用、添加MCP服务等实战操作,还提及深度兼容Langchain工具链、支持MCP等特点,有两种工作模式。
AI读不懂文档结构?计算所重构Agentic RAG文档推理能力
大语言模型工具使用能力推动RAG进化,现有Agentic Search框架有“结构盲”问题。中科院计算所团队提出DeepRead,将文档结构转化为坐标系统,用两大工具协同实现类人推理,在多数据集验证效果显著。
Multi-Agent记忆系统MIRIX:比RAG性能飙升35%,存储减少99.9%
现有AI Agent记忆方案有局限,MIRIX作为模块化多智能体记忆系统应运而生。它由六种记忆类型和多智能体框架组成,支持多种检索功能。在多模态和单模态测试中表现优异,为记忆增强型LLM智能体设新标准。
怀疑人生!!!程序员真被整不会了,27.2k Star FastMCP
文章介绍了27.2k Star的FastMCP,它是Python MCP应用框架,能让普通Python函数成为MCP工具。讲了其适合场景、省事原因及上线安全边界,还给出了适用人群和注意点。
关于Claude Skills,我给你写了份82页的白皮书
作者关注Claude Skills功能已久,使用后感受是它让Claude学会按需加载。还解析了Skills、MCP、Sub - agents区别,指出有人认为Skills比MCP更重要,最后介绍82页白皮书内容及获取方式。
继火爆全网的MCP后,Anthropic 推出全新整合功能,Claude再添连接利器
继MCP后,Anthropic推出全新Integrations功能,使Claude能与各种工具和应用无缝连接,提升协作能力,其研究能力也得到增强,新功能在部分计划测试,将惠及更多用户,助力高效完成任务。
开启 AI 自主进化时代,普林斯顿Alita颠覆传统通用智能体,GAIA榜单引来终章
普林斯顿大学AI Lab推出通用智能体Alita,秉持「极简即是极致复杂」哲学,采用「最小化预定义」与「最大化自我进化」设计范式,可自主创造MCP工具,在GAIA基准测试中表现卓越,还能实现MCP复用。
打破瓶颈,让RAG学会思考:中科大、智源等发布推理检索框架BGE-Reasoner
人工智能浪潮下,推理密集型信息检索是RAG和AI Agent技术发展瓶颈。中科大、智源等机构联合研发推理检索框架BGE - Reasoner,在BRIGHT基准测试中刷新纪录,还将开放相关代码等推动研究。
百度 TURA 三阶段架构:让 AI 检索 “动” 起来
现有检索增强生成(RAG)系统只能读取已索引的静态网页,无法满足用户实时数据需求。百度 TURA 架构用工具调用将 RAG 升级为动态交互,分检索、规划、执行三阶段,已在百度亿级流量场景跑通。
OpenAI偷装Anthropic Skills实锤,ChatGPT、Codex已植入!开发者实测11分钟造PDF:比MCP强!
近日开发者发现 OpenAI 悄悄支持了 Claude 构建的 Agent Skills 机制,内置 excel、word 和 pdf 等技能。其实现理念与 Anthropic 相似,且 Skills 支持功能已落地 ChatGPT 和 Codex。业内对 Skills 看法不一,但它为智能体发展带来新方向。