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在网络拥有HyperTextTransferProtocol(HTTP)之前，在电子邮件拥有SimpleMailTransferProtocol(SMTP)之前，我们受困于定制化集成、碎片化系统和脆弱的工作流程。直到开放协议和共享基础设施出现，互联网才真正实现规模化，解锁了现代网络、全球通信和整个经济体系。如今，AI代理正处于类似的预标准化阶段。它们功能强大、能力卓越且数量迅速增长，但它们无法协同工作。一个代理分析数据，另一个起草代码，第三个自动化CRM工作流...

AI代理简介你可能听说过“生成式AI”这个术语——但什么是AI代理？本质上，它们是利用高级语言模型来更自主地处理任务的下一代工具。它们能够解析用户查询，挑选相关信息，并以结构化的方式与外部服务交互。上图展示了AI如何从基本的生成模型发展到能够与各种工具协作的复杂AI代理。PydanticAI简介PydanticAI是一个Python代理框架，旨在简化利用生成式AI开发生产级应用的流程。由Pydantic背后的团队开发——Pydantic是许多Pytho...

随着大语言模型（LLM）的发展，AI的「推理能力」正以前所未有的速度突破。然而，很多企业级检索系统却依旧停留在简单的关键词匹配阶段，难以支持真正意义上的“深度知识发现”。LightOn最新发布的开源模型ReasonModernColBERT，正是为了解决这一瓶颈——让检索系统具备推理能力，支撑AgenticRAG与深度研究场景。检索系统的“三个进化阶段”你了解吗？信息检索系统的发展，其实可以划分为三个阶段：1️⃣Level1：关键词匹配（Key...

今天给大家分享一篇非常出色的综述论文，总结了当前MultiAgentEmbodiedAI（多智能体具身智能）的研究进展。这篇文章不仅回顾了超过300篇相关论文，还从多个角度探讨了这个快速演化的领域将如何影响我们对智能体未来的构建方式。为什么MultiAgentEmbodiedAI很重要？当前的大多数研究仍然集中在单一智能体的范式上。但我们所生活的真实世界却远比“一个智能体”复杂得多——它是开放的、异质的、动态变化的。这篇综述论文强调了协...

在众多RAG方法中，NodeRAG以其独特的图结构框架脱颖而出。NodeRAG通过异构图结构和先进的检索机制，为LLM提供更精准、更高效的外部知识支持。本文将深入介绍NodeRAG的核心特性、优势及其在多个领域的卓越表现。什么是NodeRAG？NodeRAG是一种以图为中心的RAG框架，旨在通过异构节点结构化基于图的检索增强生成。它将文档和LLM提取的信息分解为多种类型的节点（如实体、关系、语义单元、属性、高层次元素、概览和文本），并利用图...

当前，我们正处在Agent开发的‘工程化转折点’。打造一个真正“可上线”的Agent系统，不再只是拼接组件，而是围绕四个核心模块进行有机组合。在大模型持续进化的今天，Agent成为很多人眼中的“超级助手”，从代码编写到数据分析、从网页问答到知识检索，它无所不能。但如果你尝试亲自“造一个Agent”，很快会发现一个现实问题：框架太多，套路太杂，效果却难以复用上线。这是因为，大多数教程和开源项目，讲的是功能拼接，但真...

在这篇文章中，我将介绍如何使用LangGraph、AgenticRAR、NanoGraphRAG以及Claude3.7Sonnet来创建一个基于智能推理（AgenticRAR）的聊天机器人，看完这篇文章之后你就学会了如何为你的业务打造一个强大的智能推理聊天机器人。我首先向你展示一下聊天机器人的效果：“生成代码，检查以下数字是否为回文数：123、121、12321、12345、123454321。”当用户提出问题时，初始推理Agent会对其进行分析，识别需要哪些专业Agent，并检测特...

在当前生成式模型与信息检索技术快速发展的背景下，如何有效结合二者，提升问答系统的准确性与实用性成为技术探索的焦点。为了寻找最佳解决方案，我尝试了18种不同的RAG（RetrievalAugmentedGeneration）技术，从最基础的方法到复杂的多模型融合。经过大量实验，数据表明AdaptiveRAG凭借动态调整策略和出色的检索效果，以最高得分0.86成为本次实验中的大赢家。接下来，我将详细介绍每种RAG技术的核心思想、实现细节以及优缺点，...

AI系统正逐步获得在现实世界中独立行动的能力。过去一年，我们在推理、计算机控制和记忆系统方面取得了重大进展，这些技术推动了这一转变。本文分析了这些发展的技术基础、不同领域中AIAgent的现状，以及确保其可靠性所需的基础设施。我们将探讨推动这一变革的技术进步，以及尚待解决的挑战。第一部分：巨大的转变——从模型到Agent2024年，我们见证了AIAgent关键能力的崛起。OpenAI的o1和o3模型表明，机器可以分解复杂任务。Cl...

LLMReasoner是一个库，它让任何LLM（大模型）都能像OpenAIo1和DeepSeekR1一样深入思考。✨主要特点🧠循序渐进的推理：不再有黑箱答案！准确了解LLM是如何思考的，类似于O1的系统方法🔄实时进度：通过流畅的动画观看推理的展开🎯多提供商支持：与LiteLLM支持的所有提供商兼容🎮精美的UI：一个漂亮的Streamlit界面可供使用🛠️高级用户CLI：无缝嵌入你的代码📊信心跟踪：了解LLM对每个步骤的确定程度🚀快速开始首先安装：pipinsta...

随着LLM应用的广泛普及，如何提高模型的推理效率并降低资源消耗成为了技术发展中的一大挑战。Unsloth通过引入多个强化学习（RL）算法和最新的量化技术，显著提高了LLM在推理和微调过程中的性能，并大幅降低了显存消耗。DeepSeek的研究人员在用纯强化学习（RL）训练R1Zero时观察到了一个“灵光一现”的时刻。模型学会了通过重新评估最初的思路来延长思考时间，而无需任何人工指导或预定义指令。Unsloth对整个GRPO过程进行了增强...

整个过年期间，AI圈的头条都被被DeepSeek霸占了。2月1日，OpenAI终于按捺不住，推出了全新的推理模型系列o3mini。这个系列不仅首次对免费用户开放了推理模型，还将成本降低了多达15倍（相比之前的o1系列）。OpenAI还表示，这是其推理模型系列中最新且最具成本效益的模型：最近，AI社区非常热衷于将DeepSeekR1与其他推理模型进行对比。尤其是经典的编程挑战——模拟弹跳球：“WriteaPythonscriptthatmakesaballbouncewithinacert...

LLM（LargeLanguageModel，大型语言模型）是一个功能强大的新平台，但它们并不总是使用与我们的任务相关的数据或者是最新的数据进行训练。RAG（RetrievalAugmentedGeneration，检索增强生成）是一种将LLM与外部数据源（例如私有数据或最新数据）连接的通用方法。它允许LLM使用外部数据来生成其输出。要想真正掌握RAG，我们需要学习下图所示的技术（技巧）：图片这个图看起来很让人头大，但是不用担心，你来对地方了。本系列教程...

随着AI，尤其是LLM的迅猛发展，AIAgent正成为变革性工具，重新定义SaaS（SoftwareasaService，软件即服务）平台的运营模式、价值交付以及用户交互方式。到2025年，AIAgent不仅会增强现有系统，还将推动全新商业模式的诞生。垂直AIAgent：超越传统SaaS的新范式近年来，垂直AIAgent（VerticalAIAgents）的概念备受关注。这些专为特定行业和场景设计的Agent，可能引发比传统SaaS更深远的转变。据YC的Lightcone播客指出，这一领域将...

AI正以前所未有的速度进化，OpenAI的o3模型短短两个月内便从本科生水平跃升至博士级别，这一突飞猛进的进展让人震惊，但这一趋势已不可逆转。AI搜索公司Exa的CEOWillBryk在X上发表了一篇探讨AI的迅猛发展及其对未来社会、工作领域的深远影响的长文：《ThoughtsontheeveofAGI》（AGI前夜的思考）。1.AI发展迅速：从本科生到博士级别的进化​AI从本科水平到博士水平的快速跃升，进展速度令人震惊。OpenAI的o3模型展示了AI的巨大潜...

LazyGraphRAG是微软最新推出的一种与GraphRAG截然不同的方法，该方法不需要事先汇总源数据，从而避免了前期索引成本，而前期索引成本对于某些用户和用例来说可能是难以承受的。LazyGraphRAG的一个关键优势是其在成本和质量方面的固有可扩展性。与标准向量RAG、RAPTOR、GraphRAG和DRIFT相比，LazyGraphRAG在成本质量范围内表现出色，如下所示：LazyGraphRAG数据索引成本与向量RAG相同，仅为完整GraphRAG成本的0.1%。对于与向量RA...