ComfyUI 是一款基于节点工作流稳定扩散算法的全新 WebUI,相对于传统的 WebUI,ComfyUI 的部署和学习曲线较陡峭,函数计算基于 Serverless 应用中心开发“ComfyUI 应用模版”,简化开发者的部署流程,帮助简单、快捷实现全新而精致的绘画体验,点击本文查看一键部署 ComfyUI 的方法。
以 AI 世界的“USB-C”标准接口——MCP(Model Context Protocol)为例,演示如何通过 MCP Server 实现大模型与阿里云 Grafana 服务的无缝对接,让智能交互更加高效、直观。
本文所阐述的配置驱动智能 Agent 架构,其核心价值在于为 Agent 开发领域提供了一套通用的、可落地的标准化范式。
本文介绍如何利用智能体与Python代码批量处理Excel中的脏数据,解决人工录入导致的格式混乱、逻辑错误等问题。通过构建具备数据校验、异常标记及自动修正功能的系统,将数小时的人工核查任务缩短至分钟级,大幅提升数据一致性和办公效率。
本文核心观点: • 基于大模型的 AI 原生应用将越来越多,容器和微服务为代表的云原生技术将加速渗透传统业务。 • API 是 AI 原生应用的一等公民,并引入了更多流量,催生企业新的生命力和想象空间。 • AI 原生应用对网关的需求超越了传统的路由和负载均衡功能,承载了更大的 AI 工程化使命。 • AI Infra 的一致性架构至关重要,API 网关、消息队列、可观测是 AI Infra 的重要组成。
基于前面三章的铺垫,本章我们将展示大模型Agent的强大能力。我们不仅要实现让大模型同时使用多种查询工具,还要实现让大模型能查询天气情况,最后让大模型自己写代码来查询天气情况。
本章我们将介绍如何利用大模型开发一个文档比对小工具,我们将用这个工具来给互联网上两篇内容相近但版本不同的文档找找茬,并且我们提供了一种批处理文档比对的方案