深语人工智能DeepNLP_个人页

2025年08月

• 08.19 23:17:13
  发表了文章 2025-08-19 23:17:13

  分享一个开源的MCP工具使用的AI Agent 支持常用的AI搜索/地图/金融/浏览器等工具

  介绍一个开源可用的 MCP Tool Use 通用工具使用的 AI Agent (GitHub: https://github.com/AI-Agent-Hub/mcp-marketplace ，Web App https://agent.deepnlp.org/agent/mcp_tool_use，支持大模型从Open MCP Marketplace (http://deepnlp.org/store/ai-agent/mcp-server) 的1w+ 的 MCP Server的描述和 Tool Schema 里面，根据用户问题 query 和 工具 Tool描述的 相关性，选择出来可以满足

2025年04月

• 04.23 11:54:44
  发表了文章 2025-04-23 11:54:44

  地图类MCP 从0-1构建行程规划Agent 之 DeepNLP MCP应用市场

  本文重点介绍借助DeepNLP的MCP应用市场中 MCP Server的JSON文件配置，在 Cursor客户端 从0-1构建一个行程规划AI AGENT，为行程规划类的AI AGENT。五一假期期间帮助用户把自己电脑变成一个超级AI AGENT智能体。目前主要使用了Google Map/Baidu Map和高德AMAP的MCP，实现如北京到上海的三天火车旅行规划。内容涵盖基础设置准备、Agent Mode测试及不同地图服务的横向对比与具体配置方法（如NPX、Docker、Python等）。

2024年11月

• 11.23 00:56:18
  发表了文章 2024-11-23 00:56:18

  AI Agents Loop异步执行可视化Tutorial 借助AgentBoard工具可视化工作流

  本文介绍了AI Agent的异步执行循环（Agent Loop），并展示了如何利用开源框架agentboard可视化这一过程。通过分析不同框架（如AutoGen、LangGraph、AutoAgent）对Agent Loop的抽象，文章详细说明了从简单的功能调用到复杂的多阶段执行流程的设计。此外，还提供了使用agentboard进行日志记录与流程可视化的具体示例，包括安装步骤、代码实现及运行方法，帮助开发者更高效地调试和优化AI Agent的应用。

  

2024年10月

• 10.14 23:06:40
  发表了文章 2024-10-14 23:06:40

  AI Agent 金融助理0-1 Tutorial 利用Python实时查询股票API的FinanceAgent框架构建股票(美股/A股/港股) AI Finance Agent

  金融领域Finance AI Agents方面的工作，发现很多行业需求和用户输入的 query都是和查询股价/行情/指数/财报汇总/金融理财建议相关。如果需要准确的 金融实时数据就不能只依赖LLM 来生成了。常规的方案包括 RAG (包括调用API )再把对应数据和prompt 一起拼接送给大模型来做文本生成。稳定的一些商业机构的金融数据API基本都是收费的，如果是以科研和demo性质有一些开放爬虫API可以使用。这里主要介绍一下 FinanceAgent，github地址 https://github.com/AI-Hub-Admin/FinanceAgent
• 10.12 23:02:46
  发表了文章 2024-10-12 23:02:46

  Text2Video Huggingface Pipeline 文生视频接口和文生视频论文API

  文生视频是AI领域热点，很多文生视频的大模型都是基于 Huggingface的 diffusers的text to video的pipeline来开发。国内外也有非常多的优秀产品如Runway AI、Pika AI 、可灵King AI、通义千问、智谱的文生视频模型等等。为了方便调用，这篇博客也尝试了使用 PyPI的text2video的python库的Wrapper类进行调用，下面会给大家介绍一下Huggingface Text to Video Pipeline的调用方式以及使用通用的text2video的python库调用方式。
• 10.11 11:57:27
  发表了文章 2024-10-11 11:57:27

  OpenAI调用接口多轮对话Multi Turn Multi Agent 多轮多角色对话调试和可视化工具Dialogue Visualization

  伴随着生成式人工智能技术发展，进2年涌现出大语言模型LLM/Agent系统/AI推理等众多方向的技术项目和论文。其中对话系统，智能体交互是用户通过UX界面和AI系统进行交互，这种交互有时候也是多模态（用户输入文字/语音/图像）等等。在调用OpenAI 的对话接口时候，有时候需要把对话结果打印出来检查是否有bug，JSON数据格式就比较难看出来了，尤其是有多角色的多轮对话。这个时候可以借助一些在线的"对话"可视化的工具 (Online Dialogue Visualization Tool) DeepNLP Dialogue Visualization Tool，方便产品经理，算法研发，学术研究