LLM

Apr
19

多智能体协作协议(MCP):LLM 系统中合作智能的未来

本文深入探讨了 MCP 的架构、设计模式、挑战和未来,使其成为开发人员构建下一代 AI 系统的基础概念。

By Zhang Bonnie | Blog
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Apr
16

LLAMA 4 来袭:Meta 全新大模型的技术突破与商业潜力

本文将全面解读 LLAMA 4 的核心功能、架构创新、Meta 的 LLM 发展战略以及其在商业应用中的巨大潜力。

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Mar
17

5天掌握大语言 Agent:Day 5 智能体的伦理考量与未来趋势

目标:掌握智能体(AI Agents)的基础概念,了解其核心组成部分,以及大语言模型(如 GPT-4)在智能体扮演的核心智能角色。

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Mar
12

5天掌握大语言 Agent:Day 4 智能体的高级研究主题

目标:掌握智能体(AI Agents)的基础概念,了解其核心组成部分,以及大语言模型(如 GPT-4)在智能体扮演的核心智能角色。

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Mar
07

5天掌握大语言 Agent:Day 3 智能体的应用实践与现实场景

目标:掌握智能体(AI Agents)的基础概念,了解其核心组成部分,以及大语言模型(如 GPT-4)在智能体扮演的核心智能角色。

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Mar
06

5天掌握大语言 Agent:Day 2 基于大语言模型的智能体结构

目标:掌握智能体(AI Agents)的基础概念,了解其核心组成部分,以及大语言模型(如 GPT-4)在智能体扮演的核心智能角色。

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Mar
05

5天学习AI Agent:Day 1 智能体与大语言模型简介

目标:掌握智能体(AI Agents)的基础概念,了解其核心组成部分,以及大语言模型(如 GPT-4)在智能体扮演的核心智能角色。

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Jan
13

代理AI架构指南:安全、合规、道德与性能全覆盖

人工智能代理的任务是通过独立的推理与规划来执行指令、做出自主决策并采取行动,通常无需用户干预。理想的人工智能代理应能够适应环境,实时获取新信息并进行调整,自主完成复杂任务。这类技术正在改变我们与技术互动的方式,使我们在半自动化操作中实现目标。

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