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一口气讲清楚：AI Agent发展史
Agent这个名词，做技术的同学都不陌生。在IT技术领域，Agent指的是“代理”能力，这个“代理”能力概述来说可分为三部分：感知环境、自主决策和执行任务的能力。举个例子，CICD流水线中的很多任务，都是Agent根据配置好的逻辑规则自动触发执行。包括不同的分支走不同的测试环境，调用哪些技术组件，执行任务的结果通知等。在AI领域，Agent代指智能体，它同样具备感知环境、做出决策并执行任务的能力，…- 0
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🧠 解码大语言模型的记忆力：上下文长度的前世今生
在与ChatGPT、Claude等大语言模型对话时，你是否好奇：它们是如何记住我们之前的对话内容的？为什么有时它们能记住很长的对话，有时却会"失忆"？今天，我们就来深入浅出地剖析大语言模型中的一个关键概念——上下文长度（Context Length）。上下文长度是什么？想象你正在和一个朋友聊天。这个朋友有一个特殊的能力：他能记住你们之间交流的最后N个字。如果你们的对话超过了N个…- 0
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🧠 解码大语言模型的记忆力：上下文长度的前世今生
在与ChatGPT、Claude等大语言模型对话时，你是否好奇：它们是如何记住我们之前的对话内容的？为什么有时它们能记住很长的对话，有时却会"失忆"？今天，我们就来深入浅出地剖析大语言模型中的一个关键概念——上下文长度（Context Length）。上下文长度是什么？想象你正在和一个朋友聊天。这个朋友有一个特殊的能力：他能记住你们之间交流的最后N个字。如果你们的对话超过了N个…- 0
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【聊一聊】LLM、MCP、Agent
MCP、Agent" author="放烟花的夏天" src="/cgi-bin/readtemplate?t=tmpl/audio_tmpl&name=%E3%80%90%E8%81%8A%E4%B8%80%E8%81%8A%E3%80%91LLM%E3%80%81MCP%E3%80%81Agent&play_length=" i…- 0
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大厂大模型必知的5种agent模式
反射模式（Reflection pattern） 以下是该模式的工作流程介绍： 用户输入查询：用户通过界面或API向Agent发送一个查询请求。 LLM生成初始输出：大型语言模型（LLM）接收用户的查询，并生成一个初步的响应。 用户反馈：用户对初步的响应进行评估并给出反馈。 LLM反射输出：基于用户的反馈，LLM对初步的响应进行反思，即重新评估和调整其生成的输出。 迭代过程：这一过程可能需要多次迭…- 0
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OpenAI主席万字访谈：AGI的定义、AI重塑软件工程及未来十年展望
导语 近日，OpenAI董事会新任主席兼企业级AI对话应用领军者Sierra公司CEO布雷特·泰勒（Brett Taylor）做客知名播客“The Knowledge Project”，与主持人进行了一场长达两小时、信息量爆炸的深度对话。泰勒是硅谷一位经验丰富的连续创业者与科技领袖，他曾联合创立FriendFeed（后被Facebook收购）并担任Facebook CTO，联合创立Quip（后被S…- 3
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AI 应用的上下文窗口管理
上下文窗口的本质及其局限性 大模型的记忆机制 想象一下，你正在和一个记忆力有限的朋友聊天，当你们的对话持续几个小时后，这位朋友只能记得最近说的几句话和最开始的几句话，而中间讨论的大量内容则被模糊甚至遗忘了。 这就是当今大型语言模型的工作方式，而最开始的几句话通常是 System Instruction，最近说的几句话就是你新发给大模型的内容。 所谓"上下文窗口"，本质上就是…- 1
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微软 Copilot 再添猛将！Researcher Agent 如何从数据到PPT一气呵成？
拥有Microsoft 365 Copilot 的各位小伙伴，今天给大家安利一个微软新出的智能体——Microsoft Researcher Agent！想象一下，以前咱们做市场调研、写行业报告，再吭哧吭哧做成PPT，是不是感觉头发都要掉光了？现在，微软 Researcher 说：“分分钟搞定！” 那这个 Researcher 到底是什么呢？简单来说，它就像是给微软自家的 Microsoft 3…- 2
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从思维到机器：全面解析爆火的Manus AI智能体技术原理及应用、机遇与挑战
From Mind to Machine: The Rise of Manus AI as a Fully Autonomous Digital Agent 全文总结 这篇文章详细介绍了Manus AI，一种在2025年初推出的通用人工智能代理，旨在弥合“思维”和“行动”之间的差距。Manus AI不仅具备像大型语言模型那样的思考和规划能力，还能自主执行复杂任务并交付实际结果。本文从技术架构、应用…- 2
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🧠 解码大语言模型的记忆力：上下文长度的前世今生
在与ChatGPT、Claude等大语言模型对话时，你是否好奇：它们是如何记住我们之前的对话内容的？为什么有时它们能记住很长的对话，有时却会"失忆"？今天，我们就来深入浅出地剖析大语言模型中的一个关键概念——上下文长度（Context Length）。上下文长度是什么？想象你正在和一个朋友聊天。这个朋友有一个特殊的能力：他能记住你们之间交流的最后N个字。如果你们的对话超过了N个…- 3
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六个常见MCP协议的认知误区你中了几个
字数 2922，阅读大约需 15 分钟 MCP(Model Context Protocol）协议算是火了，有多火呢，从过去 30 天的微信指数来看，MCP的热度是已经出圈的DeepSeek大模型的十分之一有多。这么说可能大家没什么感觉，再拿前段时间火过一阵的Manus 相比，MCP的热度远超后者。 2025 年 4 月 30 日的实时微信指数作为一个纯技术协议来说，MCP 协议能被如此多人关…- 2
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🧠 解码大语言模型的记忆力：上下文长度的前世今生
在与ChatGPT、Claude等大语言模型对话时，你是否好奇：它们是如何记住我们之前的对话内容的？为什么有时它们能记住很长的对话，有时却会"失忆"？今天，我们就来深入浅出地剖析大语言模型中的一个关键概念——上下文长度（Context Length）。上下文长度是什么？想象你正在和一个朋友聊天。这个朋友有一个特殊的能力：他能记住你们之间交流的最后N个字。如果你们的对话超过了N个…- 2
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Agentic AI 的五种关键设计模式
Agentic AI 正在彻底改变我们设计 AI 系统的方式，从传统的线性查询-响应模型转变为能够推理、规划和协作的自主自适应代理。以下我们来深入探讨 Agentic AI 的五种关键设计模式：反思、工具调用、ReAct、规划和多智能体。每种模式都通过结构化工作流程增强了 AI 系统的自主性。 1. 反思模式：自我纠正的艺术 反思模式使人工智能能够充当自身的批评家，不断迭代其输出，以提高准确性和质…- 2
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大模型蒸馏技术的演进历史与实现原理
“ 知识蒸馏技术是模型轻量化小型化的一种方式，其效果也远超我们的想象 ”在深度学习领域模型的压缩与部署是一项非常重要的研究课题，原因就在于模型巨大的成本和算力需求；因此，怎么把模型小型化就成为一个亟待解决的问题。因此，一项技术就被应用于模型小型化的过程，这个技术就叫做知识蒸馏，而我们平常说的比较多的是大模型蒸馏技术。当然，知识蒸馏技术并不是一项新技术，其在2015年就已经被诺贝…- 1
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阿里云 AI 搜索开放平台新增：服务开发能力
随着 AI 技术的快速发展，用户对以算法驱动的 AI 搜索相关能力需求日益增长。AI 搜索开放平台已提供20+原子化服务能力，可灵活组合搭建 AI 搜索。本期发布将重点解决用户在代码开发中的不便，通过集成 dsw 能力，新增 notebook 功能，为用户提供更便捷的代码编写、调试及运行环境，进一步提升服务调试体验。01产品能力1.文档解析服务支持文档、图片分钟级解析，针对 PDF、DOC、HTM…- 2
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“Claude” 请座小孩那桌！Gemini 2.5 Pro震撼发布，编码无敌！
谷歌最近重磅发布了Gemini 2.5 Pro（I/O版本），这是目前编码能力最强的AI模型，在多项编程评测中全面领先。编码表现超过所有竞品谷歌表示，Gemini 2.5 Pro在WebDev Arena排行榜上排名第一。这个排行榜专门测试模型构建美观且功能完善的网页应用的能力。简单说，这个模型写前端代码已经超过了所有竞争对手，包括Claude 3.7、Claude 3.5、GPT-4.1和Dee…- 2
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浅入浅出——生成式 AI
生成式 AI 是怎么回事人工智能（Artificial Intelligence）“智能”是一个广泛而复杂的概念，其定义和应用范围随着技术、科学和社会的发展不断演变。在当前的语境下，“智能”通常与人工智能（AI）相关联，指的是通过机器模拟人类智能行为的能力，包括感知、学习、推理、决策等能力。上面这段话有很多模糊的词语：广泛而复杂、不断演变、通常、等……为什么会出现这个现象呢？因为“智能”不是一个定…- 2
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🧠 解码大语言模型的记忆力：上下文长度的前世今生
在与ChatGPT、Claude等大语言模型对话时，你是否好奇：它们是如何记住我们之前的对话内容的？为什么有时它们能记住很长的对话，有时却会"失忆"？今天，我们就来深入浅出地剖析大语言模型中的一个关键概念——上下文长度（Context Length）。上下文长度是什么？想象你正在和一个朋友聊天。这个朋友有一个特殊的能力：他能记住你们之间交流的最后N个字。如果你们的对话超过了N个…- 4
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🧠 解码大语言模型的记忆力：上下文长度的前世今生
在与ChatGPT、Claude等大语言模型对话时，你是否好奇：它们是如何记住我们之前的对话内容的？为什么有时它们能记住很长的对话，有时却会"失忆"？今天，我们就来深入浅出地剖析大语言模型中的一个关键概念——上下文长度（Context Length）。上下文长度是什么？想象你正在和一个朋友聊天。这个朋友有一个特殊的能力：他能记住你们之间交流的最后N个字。如果你们的对话超过了N个…- 4
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阿里云发了MCP，意味着什么？
上周最大的新闻是，马总参加了阿里云KO大会。 那是的，马总出现在哪里，哪里就有动向。 阿里云刚开了AI势能大会，马总就来了。这是什么态度，什么风向，也不用细说了。 但很多人确实忽略了，上周阿里云AI势能大会的真正内容。 其实阿里云AI势能大会之前，我就看了他们的会议议程。 老实说，一开始我内心是没啥波澜的，AI春晚+中华财险+智能驾驶，我以为就是三个案例应用。结果发布会一开，王炸竟然是第一个阿里云…- 1
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从Float64到INT4：大模型精度选择的底层逻辑与场景适配
在深度学习领域，模型精度不仅是技术参数，更是性能与成本的博弈工具。本文将以技术原理与实际案例为线索，解析从Float64到INT4的8种核心精度方案，助你找到最适合业务场景的"黄金分割点"。 一、高精度阵营：科学计算的守护者 Float64（双精度浮点数） 技术特性：采用64位二进制存储，提供约15-16位有效数字，动态范围达1e-308到1e+308 。 核心场景： 高精度科…- 4
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谷歌推出A2A协议，智能体跨平台协作时代到来
2025年是智能体元年，基于大模型的智能体应用大爆发，也带来了更多的互操作性要求。继Athropic推出MCP协议，让智能体更好与外部资源、工具、API接口集成之后，谷歌在4月份推出了开放的A2A（Agent2Agent）协议，旨在提升跨平台异构智能体之间的互操作性。原先都是单个智能体单打独斗，用户如果使用多个智能体完成一件任务，需要在不同智能体之间进行手动衔接（比如拷贝粘贴、导出导入等），现在有…- 1
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🧠 解码大语言模型的记忆力：上下文长度的前世今生
在与ChatGPT、Claude等大语言模型对话时，你是否好奇：它们是如何记住我们之前的对话内容的？为什么有时它们能记住很长的对话，有时却会"失忆"？今天，我们就来深入浅出地剖析大语言模型中的一个关键概念——上下文长度（Context Length）。上下文长度是什么？想象你正在和一个朋友聊天。这个朋友有一个特殊的能力：他能记住你们之间交流的最后N个字。如果你们的对话超过了N个…- 3
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AI业务需求调研工作思路图&AI大模型相关技术架构图
一、大模型业务需求调研工作思路图需求侧 需求探索三原则： 所有需求都有目的，需与提出者沟通 “为什么”； 所有目的存在边界，需明确自身所处位置； 所有边界有实现路径，需寻找最佳实践路径。 需求处理流程： 需求场景化：以 “通过自然语言生成图表” 为例，将抽象需求转化为具体场景。 实现需求路径：拆解为 “拿到准确数据→理解语言意图→生成图表”，其中涉及自然语言转 SQL、SQL 查询数据、数据生成图…- 2
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