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4天前
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【信道估计】毫米波大规模MIMO系统的透镜天线阵列可靠波束空间信道估计研究(Matlab实现)
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Browser Use:打造你的浏览器自动化助手
你是否曾希望用简单的一句话就能让浏览器自动填表、抓数据或做测试?Browser Use 让这成为现实。它结合了语言模型的智能和传统自动化的稳定,能听懂自然语言指令,自己规划步骤,还能应对网页变动和错误。无论是开发者还是普通用户,都能用它高效完成日常操作,省时省力。安装简单,写行指令就能马上体验。
【AI Agent系列】【阿里AgentScope框架】1. 深入源码:详细解读AgentScope中的智能体定义以及模型配置的流程
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2月前
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CrewAI与LangGraph:下一代智能体编排平台深度测评
在过去的一年里,我深度研究了多种智能体编排平台的技术演进,见证了从单一智能体应用向多智能体协作系统的转变。随着大语言模型能力的不断提升,**智能体编排(Agent Orchestration)**已成为构建复杂AI系统的核心技术。在众多新兴框架中,CrewAI以其直观的团队协作模式和LangGraph以其强大的状态图编排能力,代表了两种截然不同的技术路径。 CrewAI采用**代码优先(Code-First)的编排方式,将智能体建模为具有特定角色和目标的团队成员;而LangGraph则提供可视化编排(Visual Orchestration)**能力,通过状态图来管理复杂的工作流程。这两种平台
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2月前
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单一智能体 + MCP看似全能,为何却隐藏诸多局限?
本文产品专家三桥君对比了AI应用开发中的两种架构选择:单一智能体配合MCP协议和多智能体系统(MAS)。单一智能体架构通过MCP协议调用工具,适合中小型项目和快速上线,但存在中心化瓶颈和单点故障风险。MAS由多个智能体协作,支持专业分工和高并发,但设计复杂、协调成本高。三桥君通过客户服务助手、投资分析等案例展示了不同架构的适用场景,并提供了技术栈推荐和部署建议,强调应根据业务需求、资源和技术能力选择合适架构,平衡效率与复杂度。
Multi-Agent实践第4期:智能体的“想”与“做”-ReAct Agent
本期文章,我们将向大家展示如何使用AgentScope内置的ReAct智能体解决更为复杂的问题。
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11月前
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swarm Agent框架入门指南:构建与编排多智能体系统的利器 | AI应用开发
Swarm是OpenAI在2024年10月12日宣布开源的一个实验性质的多智能体编排框架。其核心目标是让智能体之间的协调和执行变得更轻量级、更容易控制和测试。Swarm框架的主要特性包括轻量化、易于使用和高度可定制性,非常适合处理大量独立的功能和指令。【10月更文挑战第15天】
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