AI Coding Agents & RAG Agents Key Takeaways
AI Coding Agents & RAG Agents Key Takeaways
总结了 AI 编码智能体和 RAG 智能体的一些关键趋势和最佳实践。强调了上下文、代码审查、测试、数据质量、特定领域知识、以及推理能力的重要性。这些观点对于开发高质量的 AI 应用都具有重要的指导意义。
Goolge AI Agent Whitepaper阅读笔记
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“智能体链”的战略方法将继续发展。通过结合专门的智能体(每个智能体都擅长特定的领域或任务),我们可以创建一个“智能体专家混合体”方法,能够在各个行业和问题领域提供卓越的成果。这体现了智能体的模块化和组合性。
AI Agent 的设计思想是什么?
AI Agent 的设计思想是什么?
Agent AI的设计思想借鉴了“智能体”(Agent)的概念,该概念源于计算机科学、人工智能和认知科学等领域。简单来说,一个Agent是指能够感知环境、做出决策并采取行动的实体。
AI Agent 的跨领域感知能力是什么?
AI Agent 的跨领域感知能力是什么?
“跨领域感知”指的是人工智能系统能够接收和理解来自不同领域和模态的信息。这些信息可能来自不同的传感器、数据源或知识库,涵盖了物理世界、数字世界和社会世界等多个方面。
Building Effective Agents(Anthropic)
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At Anthropic, we categorize all these variations as agentic systems, but draw an important architectural distinction between workflows and agents
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