多智能体系统（Multi-Agent System）

多智能体系统（Multi-Agent System）

多智能体系统（Multi-Agent System） 本章节介绍多智能体系统（Multi-Agent System）。 多智能体系统通过多个 Agent 的协作来完成复杂任务。 这是构建大规模 AI 系统的关键技术，能够实现单一 Agent 无法完成的复杂功能。 多 Agent 架构基础 多 Agent 系统的核心挑战包括三个方面。 分工问题：如何将任务合理分配给不同的 Agent。 通信问题：Agent 之间如何传递..

AI Agent 工具与外部集成

AI Agent 工具与外部集成

AI Agent 工具与外部集成 本章节介绍 Agent 如何与外部世界交互。 工具调用能力是 Agent 与外部环境连接的关键。 通过集成各种工具，Agent 能够执行代码、访问 API、操作文件系统等。 Computer Use Computer Use 让 Agent 能够像人类一样操作计算机界面。 包括浏览器、桌面应用等图形界面。 这是实现通用人工智能（AGI）的重要一步。 核心能力 屏幕截图解析：理解屏幕..

多模态 Agent

多模态 Agent

多模态 Agent 多模态 Agent 能够处理和理解多种类型的输入。 包括图像、语音、视频等，而不仅仅是文本。 什么是多模态 多模态（Multimodal）指同时处理多种信息模态的能力。 人类通过多种感官接收信息：视觉、听觉、触觉等。 多模态 AI 旨在让机器具有类似的能力。 常见的模态类型 文本（Text）：自然语言文字，是最常见的模态。 图像（Image）：静态图片，包括照片、图表、截图等。 语音（Aud..

Agent 评估、安全与对齐

Agent 评估、安全与对齐

Agent 评估、安全与对齐 评估是确保 Agent 效果的基础。 安全和对齐是 Agent 能否被信任和部署的关键。 Agent 评测体系 评估 Agent 性能是开发过程中的关键环节。 好的评测体系能够帮助我们了解 Agent 的能力边界。 也为持续优化提供方向和依据。 评测维度 任务完成度：Agent 是否正确完成了给定任务。 效率指标：完成任务所需的步骤数、token 消耗、执行时间。 质量指标：答案的..

AI Agent 生产部署与工程化

AI Agent 生产部署与工程化

AI Agent 生产部署与工程化 生产部署涉及可靠性、可扩展性、成本控制等多个方面。 工程化实践确保系统稳定运行并便于维护。 生产部署架构 生产环境对系统有更高的要求。 需要考虑可靠性、可扩展性、监控告警等多个方面。 部署模式 单机部署 适合开发和测试环境。 简单易部署，但无法应对生产级流量。 分布式部署 适合生产环境，需要考虑多个方面。 负载均衡：分发请求到多个实例。 服务发现：动态管理实例列表。 ..

AI Agent 垂直应用场景

AI Agent 垂直应用场景

AI Agent 垂直应用场景 不同领域对 Agent 有不同的需求和特点。 通过领域定制，Agent 能够提供更专业的服务。 代码 Agent 代码 Agent 是当前最成功的 Agent 应用领域之一。 能够理解代码库、编写新代码、调试问题。 核心能力 代码补全：根据上下文预测下一段代码。 代码生成：根据自然语言描述生成代码。 代码审查：发现代码中的问题和改进点。 Bug 定位：分析错误信息，定位问题根源。..

Hugging Face Transformers

Hugging Face Transformers

Hugging Face Transformers Hugging Face Transformers 是目前最流行的开源 NLP / AI 库，提供数千个预训练模型，覆盖文本、图像、音频、多模态等几乎所有 AI 任务。 它的核心价值：把复杂的模型加载、推理、训练流程封装成几行代码。 Hugging Face 生态系统全景 Hub 40万+ 模型 10万+ 数据集 Transformers..

AI Agent 问答实例

AI Agent 问答实例

AI Agent 问答实例 本章节我们将动手构建第一个真正的 AI Agent。 我们先从一个简单的问答 Agent 开始，逐步添加更多功能。 项目结构准备 先创建目录 soho-ai-agent： mkdir soho-ai-agent 进入目录soho-ai-agent，使用 uv 命令创建虚拟环境： cd soho-ai-agent # 创建名为 .venv 的虚拟环境（默认） uv venv # ..

Python 实现推理与规划

Python 实现推理与规划

Python 实现推理与规划 本章节介绍 AI Agent 的核心智能能力，即推理与规划能力。 不同于传统的指令执行模式，具备推理能力的 Agent 能够进行复杂的思考过程。 它能够将复杂任务分解为可执行的步骤，并基于上下**出决策。 ReAct 框架 ReAct（Reasoning + Acting）是一种将推理与行动相结合的框架。 在 ReAct 模式中，Agent 会交替进行推理和行动，形成一个闭环。 推理指导行..

Python 实现 RAG 与知识检索

Python 实现 RAG 与知识检索

Python 实现 RAG 与知识检索 本章节介绍检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）技术。 RAG 是构建知识密集型 Agent 的核心技术之一。 通过将向量检索与语言生成模型结合，RAG 让 Agent 具备了访问和利用外部知识的能力，而不再只能依赖模型参数中'记住'的内容。 RAG 基础原理 RAG 的核心思想是把'信息检索'和&..