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AI 智能体应用架构设计全流程剖析：一次请求到底经过了哪些关键步骤？
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社区头条AI智能体已经在企业的众多场景中落地，比如：对话与问答、报告生成、内容审核、流程自动化、可视化数据分析、AI编程等。当你向智能客服提问时，在你点击发送按钮之后，AI智能体应用架构是如何生成并回复你的问题的？这篇文章将通过一张核心架构设计全流程图，带你深入了解AI智能体应用架构设计在接收到用户请求后是如何一步步处理的。这不仅是对AI智能体技术的揭秘，也是对AI智能体应用架构设计落地的深入探讨。下文我们详细剖...AI 智能体AI 编程架构设计亲历者复盘：快手前端工程质量诊断平台建设与演进之路
社区头条导读：本文以快手天守平台核心建设者视角，系统梳理了大规模前端工程质量保障体系的演进路径。通过解构其分层架构设计、分布式调度引擎等关键技术组件，深度剖析平台在应对亿级DAU场景下的工程实践，为行业提供可借鉴的质量保障体系建设范式。即使你的工厂被拆除了，只要它的精神还在，你就能很快重新建立起另一家。如果一场革命摧毁了旧政府，但新政府思想和行为的系统模式没有变化，它就仍然难逃再次被推翻的命运。关于系...前端AI 智能体架构企业级落地的工程化能力设计
原创AI智能体在企业业务场景落地过程中的好坏与架构设计的工程化能力密切相关，特别是：总体架构分层设计、AI智能体协作模式设计、MCP工具调用标准化设计、AI智能体编排框架设计等4个维度，本文结合我们实际落地的工程实践视角，来展开剖析。下文我们详细剖析之。一、AI智能体总体架构分层设计下图展示了AI大模型时代和微服务时代技术架构分层设计的简单对比，主要是为了明确领域层和基础设施层的架构设计范围。在AI大模型时代，架...智能体AI 智能体大模型2025年多智能体AI爆发，这五个开源框架太香了！
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热门内容榜 • 最近上榜我们正式进入了AI智能体的时代！但现在已经不再是单打独斗的机器人时代了——2025年是个转折点，AI智能体之间的协作正成为主流，而不是例外。如果你一直在关注最新趋势，可能已经听说过多智能体系统（MAS）——这个领域正在悄无声息地改变从研究自动化到任务编排的一切。但打造这些系统可不简单。你需要能协调内存、上下文、模型多样性以及智能体间推理的框架。最重要的是，你肯定想要开源工具，这样才能自由灵活地开发。我深入...多智能体开源多智能体系统RAG+大模型怎么玩？这八个项目2025年最火！
原创 精华 社区头条 热门内容榜 • 最近上榜想象一下，你能打造一个AI驱动的系统，秒速搜索海量数据，像人类一样理解语境，还能对复杂问题给出精准又聪明的回答。听起来像魔法？其实不然——这就是FAISSDB和Langchain，两种正在改变人工智能版图的前沿技术。如今，数据量爆炸式增长，传统搜索方法已经跟不上信息的庞大体量和复杂性。FAISSDB（FacebookAISimilaritySearch）横空出世，彻底革新了数据搜索与检索的方式。FAISS是一个专为快速、基于相似度的搜索设计的强大库...RAGLangchain大模型AI分析的崛起及其在各行业中的重大影响
原创 社区头条如今，企业正面临着数据的海量冲击。从在线购物行为到医院病历记录，每一项业务活动都会源源不断地产生大量信息。然而，单纯的数据本身并无实际价值。企业能否有效利用数据来支撑决策制定，才是关键所在。这恰恰是AI分析发挥关键作用的领域。它将AI技术与数据分析方法深度融合，旨在挖掘数据中的潜在模式、进行精准预测并提供具有针对性的行动建议。在本文中，读者将深入了解AI分析的具体内涵，探究其发展迅猛的内在原因，以及...AI分析数据分析AI模型从零用 Python 实现最基础的MCP协议
原创模型上下文协议（MCP,ModelContextProtocol）是Anthropic在2024年提出的一种开放标准协议，用于标准化AI模型与外部工具和数据源的集成方式。可以将MCP类比为AI世界中的“USBC接口”：它为大型语言模型（LLM）连接各种工具和数据源提供了一种统一的方法。MCP使用JSONRPC2.0作为消息格式，在客户端和服务器之间传递请求和响应。本示例将展示如何使用Python实现一个最基础的MCP协议，包括MCP服务器和MCP客户端两部分。我们将支持...MCP模型上下文协议大型语言模型LLM大模型与知识图谱结合的几种方式
原创大模型自从去年底爆火出圈以后，很多人把大模型和知识图谱进行比较，甚至大量业内人士认为在大模型的发展下，知识图谱已经没有存在的必要了。那么真实情况，或者未来更有可能的一种情况是什么样的呢？相信经过一段时间的使用后，大家会发现大模型确实功能非常强大，能够在诸多方面相比之前的方式，有了大幅的效率提升，但其仍然存在固有的问题难以解决，尤其是模型的幻觉在面临事实准确性问题时，始终无法给出完美的正确答案。...大模型知识图谱AI 时代的“插头”与“插座”——一文看懂 MCP、A2A 与 ACP
原创 精华 热门内容榜 • 最近上榜如果你最近刷技术圈，大概率见过这三个缩写：MCP、A2A、ACP。它们不是新的加密货币，也不是某个小众框架，而是AI代理（Agent）世界里正在成型的“插头”和“插座”。今天这篇文章，就把它们拆开揉碎，讲清楚到底解决了什么问题、该怎么用，以及未来会不会再出现一场“格式大战”。01｜MCP：给大模型配“数据线”想象你刚买了一台旗舰笔记本，却忘了带扩展坞。没有HDMI、USBA、网线口，这台机器再强大也连不上外设。大模型的处境...MCPA2AACPKimi K2发布：1万亿参数，128K上下文，还能跑17个工具流程？
原创 精华 热门内容榜 • 最近上榜7月，MoonshotAI发布了一款重量级的开源大模型——KimiK2。这不仅是一款规模达到1万亿参数的MixtureofExperts（MoE）模型，更是一次从「对话模型」到「行动模型」的全面跃迁。它不仅能“说”，更能“做”。与ChatGPT、Claude这些语言高手不同，KimiK2是为Agentic执行型任务量身打造的。它会自主拆解任务、调用工具、编写和调试代码、分析数据、甚至控制多步流程。而这些，几乎不需要人类插手。一、从“能说会道”到“能干会做”...KimiK2大模型开源AI LLM 测试提示秘籍：如何精准评估大语言模型？
原创在AI领域，大语言模型（LLM）的性能评估至关重要。然而，一个小小的提示（prompt）变化，可能会让模型的回答从准确变成跑偏。那么，如何设计有效的测试提示，以确保在产品发布前发现潜在问题呢？今天，我们就来深入探讨一下AILLM测试提示的设计与使用。一、为什么用结构化提示测试LLM重要？（一）标准化提示降低测试差异标准化的测试提示就像一把统一的尺子，让不同团队能够在相同的测试环境下衡量模型的准确性，确保结果的可重...大语言模型LLMAI 基准测试AI LLM 测试提示马斯克又大嘴了！Grok 4 真实水平曝光，多项实测翻车，连前端都搞不定，还谈什么AGI？网友怒评：上当了，花
原创 社区头条编辑云昭出品51CTO技术栈（微信号：blog51cto）上周，Grok4的发布给这个盛夏带来了一片狂热。但太阳底下无新事，宣传往往大于实际。在发布直播中，马斯克宣称这是“目前地表最强的AI”，不仅全面超越了所有竞争对手，还在多个测试中打败了人类，比如所谓的“人类终极考试”（Humanity’sLastExam）、ARCAGI测试、VendingBench等。不过，这些基准测试本身就非常局限，无法真正反映AI在日常使用、安全性或通用推理能力方面的表现...马斯克Grok 4AGI重磅！英伟达宣布H20芯片即将恢复对华销售，并计划推出全新GPU
原创 社区头条 热门内容榜 • 最近上榜美国政府批准H20出口许可，英伟达将开始向中国销售H20，持续三个月的芯片僵局是否将被打破？ 刚刚，英伟达通过其官方公众号宣布将恢复H20在中国的销售，并推出面向中国的全新兼容GPU。 【图片来源：英伟达官方公众号】 同时，英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋于今日接受央视记者采访时，亲口宣布美国已批准H20芯片销往中国，英伟达还将推出RTXproGPU。 【图片来源：央视新闻视频号】 时间倒回今年4月，...H20芯片解禁英伟达黄仁勋算力算家云Claude背后大厂终于出手！Kiro让氛围编码走出“造玩具”，开发流程结构化了！网友：氛围编程的游戏规则又要
原创 社区头条编辑伊风出品51CTO技术栈（微信号：blog51cto）作为Claude背后的金主，亚马逊终于在AI编程领域终于出手了！昨日，他们推出了自家的AgenticIDE——Kiro，一款由ClaudeSonnet4驱动的开发工具，目标明确：解决vibecoding应用难以上线的“最后一公里”问题。乍看之下，Kiro有些像Cursor，但本质上，它走的是另一条路线。但最大的不同在于：Kiro默认内置了“规格驱动开发”（specdrivendevelopment）。它不是简单帮你写代码，而是围...ClaudeKiroLLMs后训练技术总结
原创目前大部分算法的工作可能都属于LLM的后训练部分，本篇就结合个人实际工作经验来总结一下posttraininglanguagemodels(PoLMs)的内容。在开始前再补充说明一下，与后训练不同的另一个课题是预训练pretraininglanguagemodels(PLMs)，PLMs提供通用知识和能力，而PoLMs专注于将这些模型适应特定任务和需求。这篇文总结参考自《ASURVEYONPOSTTRAININGOFLARGELANGUAGEMODELS》，可以辅助大家快速对LLM后训练技术有一个全面关键的了解。...LLMsLLM微调记录一次Langgraph流式返回的问题处理过程——以及智能体debug的心得体会
原创“智能体debug最好的方式就是一个功能点一个功能点的测试；原因在于智能体不可控因素太多，会导致排查问题异常困难。”最近在做智能体的过程中遇到了一个问题，就是流式返回的问题；刚开始为了方便，使用的是langgraph提供的createreactagent接口；但使用过这个接口的人应该都知道，它提供的流式接口是一个伪流式或者说根本不是流式输出，因它的(a)stream流式方法中调用的是(a)invoke接口。因此，后来还是选择使用自定义智能体...智能体Agent前瞻｜脑机接口离我们还有多远？对话4位一线人士，揭示产业真实进度条
原创 社区头条图片来自视觉中国蓝鲸新闻7月14日讯（记者武静静）近日，马斯克又一次将脑机接口技术推上聚光灯。6月27日，Neuralink展示了其最新研发成果与未来规划，再到从解码无声语言，到帮助盲人“看见”，再到未来实现“全脑互联”，马斯克把脑机接口的发展路线图规划到了2028年前完成，技术节奏之快让人再次感受到一种“科幻照进现实”的错觉。Neuralink公布的受试者数据显示，目前已有7名重症患者在高频使用其脑机设备，平均每周使用超...脑机接口硅谷规模最大种子轮！OpenAI 前 CTO 初创企业获20亿美元融资，英伟达、AMD联投
原创 社区头条硅谷史上规模最大的种子轮融资诞生了！前OpenAICTO新公司刚成立就拿下20亿美元，估值破百亿。今天，OpenAI前首席技术官MiraMurati宣布其创立的AI初创企业ThinkingMachinesLab，成功完成了高达20亿美元的融资项目，使得该公司的估值一举攀升至120亿美元，约合人民币143.46亿元，堪称硅谷历史上规模最大的种子轮融资之一。  ThinkingMachinesLab自今年2月宣告成立以来，尽管尚未推出成熟的产品，业务方向也笼罩着一层神...OpenAI英伟达AMD人工智能算家云NCCL 系列之深入理解内部原理和运行机制
原创一、背景笔者之前的文章中详细介绍过NCCL初始化阶段的拓扑建模、通信路径计算和优化等工作，也介绍过一些LLM训练和推理中对NCCL的优化工作。本文中，借着一篇新的论文具体介绍一下NCCL的内部设计原理和运行机制。对应的论文：[2507.04786]DemystifyingNCCL:AnIndepthAnalysisofGPUCommunicationProtocolsandAlgorithms[1]NCCL对应的代码库：GitHubNVIDIAnccl:OptimizedprimitivesforcollectivemultiGPUcommunication[2]二、摘要...NCCLLLM大模型AGI世界模拟迎来统一框架！首篇综述打通2D→视频→3D→4D生成全链路！
社区头条文章链接：https:arxiv.orgpdf2503.04641亮点直击首次统一2D、视频、3D和4D生成研究的综述，为该研究领域提供了结构化和全面的概述。从数据维度增长的角度，通过多模态生成模型的视角，系统性地回顾了现实世界模拟的方法。从多个角度调查了常用数据集、其特性以及相应的评估指标。它指出了开放的研究挑战，旨在为该领域的进一步探索提供指导。理解并复现现实世界是通用人工智能（AGI）研究中的一个关键挑战。为实现这一目标，许...AI模型图像生成
