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1月前
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AI律师数字分身:法律科技领域的多智能体架构实践
AI数字分身破解法律服务规模化难题,通过多模态智能体实现7×24小时咨询响应、案情结构化提取与智能分流。基于知识图谱与推理引擎,提升律所线索留存率与律师人效,推动法律服务降本增效。
基于深度学习下的QSAR如何助力医药研发?
QSAR研究是人类最早的合理药物设计方法之一,具有计算量小,预测能力好等优点。在受体结构未知的情况下,定量构效关系方法是最准确和有效地进行药物设计的方法,根据QSAR计算结果的指导药物化学家可以更有目的性地对生理活性物质进行结构改造。
三种常用的风险价值(VaR)计算方法总结
风险价值(VaR)是金融领域广泛使用的风险度量,它量化了在特定时间范围内和给定置信度水平下投资或投资组合的潜在损失。它提供了一个单一的数字,代表投资者在正常市场条件下可能经历的最大损失。VaR是风险管理、投资组合优化和法规遵从的重要工具。
ModelScope-Agent框架再升级!新增一键配置多人聊天,配套开源多智能体数据集和训练
ModelScope-Agent是魔搭社区推出的适配开源大语言模型(LLM)的AI Agent(智能体)开发框架,借助ModelScope-Agent,所有开发者都可基于开源 LLM 搭建属于自己的智能体应用。在最新升级完Assistant API和Tool APIs之后,我们又迎来了多智能体聊天室的升级,通过几分钟快速配置即可搭建一个全新的聊天室。
Multi-Agent实践第8期:轻松拖拽搭建多智能体应用
AgentScope Workstation令多智能体应用的搭建变得轻而易举,只需简单拖拽操作,每位用户都能快速打造出丰富多彩的应用。
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8月前
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来自: 云原生
十几行代码实现 Manus,Spring AI Alibaba Graph 快速预览
Spring AI Alibaba Graph 的核心开发已完成,即将发布正式版本。开发者可基于此轻松构建工作流、智能体及多智能体系统,功能丰富且灵活。文章通过三个示例展示了其应用:1) 客户评价处理系统,实现两级问题分类与自动处理;2) 基于 ReAct Agent 的天气预报查询系统,循环执行用户指令直至完成;3) 基于 Supervisor 多智能体的 OpenManus 实现,简化了流程控制逻辑并优化了工具覆盖度。此外,还提供了运行示例的方法及未来规划,欢迎开发者参与贡献。
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4月前
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构建时序感知的智能RAG系统:让AI自动处理动态数据并实时更新知识库
本文系统构建了一个基于时序管理的智能体架构,旨在应对动态知识库(如财务报告、技术文档)在问答任务中的演进与不确定性。通过六层设计(语义分块、原子事实提取、实体解析、时序失效处理、知识图构建、优化知识库),实现了从原始文档到结构化、时间感知知识库的转化。该架构支持RAG和多智能体系统,提升了推理逻辑性与准确性,并通过LangGraph实现自动化工作流,强化了对持续更新信息的处理能力。
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