AI大模型运维开发探索第四篇：智能体分阶段演进路线
本文探讨了智能体工程的演进历程，从最初的思维链（智能体1.0）到实例化智能体（智能体2.0），再到结构化智能体（智能体3.0），最终展望了自演进智能体（智能体4.0）。文章详细分析了各阶段遇到的问题及解决策略，如工具调用可靠性、推理能力提升等，并引入了大模型中间件的概念以优化业务平台与工具间的协调。此外，文中还提到了RunnableHub开源项目，为读者提供了实际落地的参考方案。通过不断迭代，智能体逐渐具备更强的适应性和解决问题的能力，展现了未来AI发展的潜力。
PSO算法的缺点有哪些
粒子群优化（PSO）算法是一种基于群体协作的随机搜索方法，源自对鸟群觅食行为的模拟。尽管其在多领域展现了独特优势，但也存在显著缺点：易陷局部最优、搜索精度不足、高度依赖参数设置、理论基础薄弱、适用范围有限及早熟收敛问题。针对这些问题，可通过结合其他优化算法、调整参数及改进更新公式等方式提升其性能。
由通义千问驱动的人形机器人具身智能Multi-Agent系统
申昊科技人形机器人小昊，集成通义千问多模态大模型的具身智能系统，旨在讲解销售、迎宾表演等场景。机器人通过语音、动作等方式与用户互动，利用云端大语言模型处理自然语言，结合视觉、听觉等多模态感知技术，实现流畅的人机对话、目标追踪、展厅讲解等功能。
Multi-Agent
基于Multi-Agent架构的智能导购助手，通过多个智能代理的协同工作，实现了顾客需求收集、商品匹配、个性化推荐及自动化交易的全流程自动化。该系统利用自然语言处理、机器学习、大数据等技术，显著提升顾客购物体验和商家运营效率，具有广泛的商业应用前景。
解决提示词痛点：用AI智能体自动检测矛盾、优化格式的完整方案
本文介绍了一种基于用户意图的提示词优化系统，利用多智能体架构实现自动化优化，提升少样本学习场景下的提示词质量与模型匹配度。系统通过专用智能体协同工作，识别并修复逻辑矛盾、格式不清及示例不一致等问题，结合Pydantic结构化数据模型与OpenAI评估框架，实现高效、可扩展的提示词优化流程。该方案显著减少了人工干预，增强了系统效率与输出一致性，适用于复杂研究任务与深度AI应用。