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Agent的上限,可能不在模型,而在团队知识

文章记录安全中心团队搭建AI知识体系的实践,指出Agent输出质量取决于知识质量,分析传统知识库问题,介绍AI时代知识库转变、目标设定、搭建步骤、知识飞轮及避坑指南,还展示建设后的变化。

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n8n接入Fastgpt MCP,丝滑构建超强RAG工作流【一键发布到公网】太绝了!

n8n是可让普通人快速、灵活搭建AI Agent工作流的开源平台。研究发现其用RAG搭建知识库较复杂,体验不佳。作者将Fastgpt知识库接入n8n,对接丝滑,RAG效果棒,还介绍了操作步骤。

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让AI自动生成工作流

不会搭建工作流没关系,可让AI自动生成。如用Claude帮搭建n8n工作流,它生成JSON文件,复制粘贴到n8n配置节点即可用。介绍n8n特点,还讲了Claude自动生成n8n工作流的操作步骤。

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Agent架构搭建 ≠ 堆Skills

现在很多Agent架构以大量Skills为基础,但这种做法大概率会翻车。Skills机制让模型自行判断是否使用及何时使用技能,其判断不可靠,随着技能数量增多,系统可靠性变差,设计上需平衡灵活性与可控性。

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这篇超有用!手把手教你搭建 AI 产品 Evals

文章指出AI下半场模型评估比训练更重要,做好Evals是当下AI产品开发刚需。介绍了Evals重要性、三种方法、通用评估标准等,还教你从零构建Evals及设计注意事项,助你快速上手评估。

Founder Park
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Clawdbot 如何搭建永久记忆管理系统:全靠 MD 文档

AI研究工程师Manthan Gupta复盘Clawdbot记忆机制,其记忆用MD文档存档,有双层记忆系统。系统有独特管理方式,如压缩、记忆刷新等,坚持透明度、搜索、持久性、混合等原则。

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从0到1搭建生产级Agentic AI系统:踩坑心得

作者拆解GitHub上生产级Agentic AI系统项目,指出生产级AI系统要把‘稳定性’‘容错性’‘可运维性’融入代码。介绍了项目在环境配置、LLM调用容错、日志监控等方面的设计,还给出工程化落地避坑指南。

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扣子要做 Agent 时代的 Infra,附开源版搭建全流程

扣子宣布开源 Coze Studio,后端用 Golang,前端用 React 和 TypeScript,基于微服务架构。借助火山引擎 ECS 可一键部署,还能更换自定义模型。官方表示开源是为顺应趋势、确保安全及获开发者反馈。

特工宇宙
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Agent Infra 实践复盘:Kimi 如何搭建 Agent 背后的 Database 服务

PingCAP 联合创始人黄东旭复盘 TiDB Cloud 为 Kimi Agent 提供服务的细节。指出 Agent infra 面向大众用户,要最小化 Agent 使用工具的摩擦,实现低成本。Kimi 与 TiDB 合作是范例,展现 Agent 基建的新趋势。

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谷歌开源结构化信息提取神器!4K+ Star,精准定位+交互式可视化

在医疗、法律等领域,手动从非结构化文本提取信息费力,传统NLP工具需复杂训练。谷歌开源的LangExtract是高精度信息抽取Python库,能自动提取结构化信息,有精确源定位等功能,还给出使用示例和典型场景。

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