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14天前
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别再给大模型“叠Buff”了:实测Agent死循环后,我总结的这套“瘦身”落地架构
本文批判AI落地中盲目堆砌Agent的“草台班子”现象,指出过度设计导致死循环与低效。提出轻量级“状态机+决策沙箱”架构,剥离不确定性交由确定性代码控制,实测将测试用例生成成功率从55%提升至89%,响应缩至12秒。
爱分析Data Agent 落地指南:通用、工业、金融、能源场景怎么选
本文解读爱分析Data+AI四层架构中第四层——Data Agent应用层,涵盖通用、工业、金融、能源及决策智能五大细分市场,强调行业属性决定选型逻辑:通用解决共性需求,垂直领域需专业适配,并提供务实选型建议。
爱分析Data+AI 技术架构解析:从数据底座到决策智能的四层体系
Data+AI不是单一产品,而是覆盖数据管理、业务语义构建到Data Agent开发与应用的完整技术体系。它连接数据资产、业务知识与AI应用,通过四层架构(多模态底座、开发运维、智能体开发、行业应用)实现数据价值闭环,推动企业从数字化迈向智能化决策。
多智能体不是多开几个 Agent:如何解决分工冲突、任务死锁和结果矛盾?
多智能体协同的核心不是“让更多模型一起工作”,而是建立任务、状态、权限和结果仲裁机制。
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15天前
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撕掉PPT架构!从MCP协议大更新到死循环,聊聊今年B端Agent落地的真实现状
本文直击AI Agent落地痛点:告别“面向玄学编程”,批判盲目依赖大模型自愈能力导致的死循环与天价Token消耗。提出以确定性有限状态机(FSM)+多智能体协同(MAS)构建“数字装配线”架构,强调结构化控制流与严谨工具调用。结合实测数据与CTO级趋势预判(MCP协议、可信审计),倡导回归工程本质——少些Prompt调参,多些架构设计。
爱分析 | Data+AI的市场洞察与趋势:从工具建设走向价值闭环
Data+AI是覆盖数据管理、业务建模、智能体开发与应用的全栈技术体系,非单一产品。爱分析《2026厂商全景报告》指出:企业AI价值核心在于数据与业务基础设施,而非仅模型能力。市场分四层15细分领域,重点研究本体平台、语义平台等七大方向,强调口径统一、门槛下降、从查询到行动、企业级可控四大需求主线。
RAG 2.0 落地观察:多智能体协同架构,如何重构垂直行业大模型应用
RAG 2.0 是面向垂直行业的技术跃迁:突破传统RAG“检索-生成”单链局限,以多智能体协同、向量+知识图谱双引擎、全链路风控内嵌、增量式知识运营四大升级,显著提升招投标、金融、政务等高合规场景的规则识别精度、生成专业性与落地可靠性。
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16天前
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ChatBI 析言 GBI 完整手册:多智能体 NL2SQL、多数据源对接、套餐价格汇总
析言GBI是阿里云百炼推出的AI原生ChatBI产品,基于通义大模型与Multi-Agent架构,支持NL2SQL、多轮对话、智能图表与业务知识自运营,兼容云/本地多源数据,提供Turbo/Mix/定制版灵活部署与调用。阿里云析言GBI官网:https://t.aliyun.com/U/tqQdmU
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17天前
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来自: 云原生
RocketMQ-A2A 创新论文入选 ACM FSE,定义 AI Agent 可靠协作新范式
面向 AI Agent 协作,提出会话级可重放事件流,让多智能体协作具备会话级隔离、重放恢复与审计能力,推动 Agent 通信从“语义互通”走向生产可靠。
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17天前
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最新版通义千问(Qwen3.8-Max)功能介绍及使用指南
通义千问Qwen3.8-Max是通义千问系列的最新旗舰大模型,凭借2.4万亿参数的MoE混合专家架构、100万Token超长上下文、原生多模态处理能力以及全栈代码与智能体协作能力,成为当前全球顶尖的通用大模型之一。它不仅在文本生成、逻辑推理上实现突破,更在长文档处理、图像视频理解、复杂工程开发、多智能体协作等场景构建了核心竞争力。本文将从核心架构、关键功能、使用入口、API调用、场景实战、避坑指南六大维度,全面解析Qwen3.8-Max,帮助开发者与普通用户快速掌握其能力与使用方法,实现从基础对话到复杂任务的高效落地。
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