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一文彻底搞懂智能体Agent基于Function Calling的工具调用
前言AI智能体是指具备一定自主性、能感知环境并通过智能决策执行特定任务的软件或硬件实体。它结合了人工智能技术（如机器学习、自然语言处理、计算机视觉等），能够独立或协作完成目标。基于大语言模型（LLM）的Function Calling可以令智能体实现有效的工具使用和与外部API的交互。并非所有的LLM模型都支持Function Calling。支持Function Calling的模型(如gpt-…- 4
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打造超级AI助手：掌握Reflection模式，让你的Agent智商暴涨！
你是否好奇为什么有些AI特别聪明，而有些却笨得可怜？秘密就在于Reflection（反思）模式！这是目前最前沿的AI Agent设计模式，被吴恩达推荐，被顶级AI产品采用，让AI具备"自我进化"能力。无论你是AI爱好者、开发者，还是想了解未来趋势的普通人，这篇文章都将带你深入了解这项改变游戏规则的技术，并教你如何利用它打造更智能的AI应用。Agent革命：为什么你必…- 4
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AI平台流量激增格局解析：OpenAI领跑，新势力崛起改写行业版图
OpenAI：技术迭代与生态协同双轮驱动OpenAI的流量霸主地位源于技术突破与商业落地的双重优势：GPT-4o引爆使用场景多模态能力升级后，用户日均交互量提升45%，尤其在教育、编程场景渗透率突破62%企业API调用量环比增长37%，微软Azure生态协同效应显著流量增长引擎工作日访问量比周末高50%，显示其深度嵌入工作流用户忠诚度达86%（仅使用ChatGPT的用户占比），形成竞争壁垒战略纵深…- 4
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大模型多轮对话场景评估trick，不要再用静态数据集了
多轮对话一直是LLM里面一个头痛，也不怎么被专门研究的问题。这篇论文指出，LLMs在多轮对话环境下的表现远不如单轮对话，平均性能下降了35%。很好理解，单轮正确率假设为95%，那么5轮的正确率就仅剩73%。这篇文章先不说多轮的能力怎么训练好，我们仅仅谈论评估这件事，过去大家在一些多轮场景，很痛苦的一件事儿是评估。有人说，那多轮拆成单轮不就行了。假设多轮为Q1A1/Q2A2/Q3A3，那么可以转化成…- 2
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竞品崛起，流量告急！谷歌灰度测试“AI模式”
最近，不少细心的用户发现，自己的谷歌搜索首页悄然发生了变化：原本熟悉的“手气不错”按钮不见了，取而代之的是一个被彩虹色边框环绕的“AI模式”按钮，在谷歌首页格外亮眼。谷歌方面表示，正在搜索业务上小范围灰度测试“AI模式”。其实早在3月初，谷歌就已经在谷歌实验室小范围内进行AI 模式的测试。和目前已有的，基于单次搜索结果进行综述的AI概览（AI Overviews）不同，AI模式基于大模型 Gemi…- 4
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MCP for 可观测2.0，6个让MCP开发更高效的小妙招
可观测近年来已经成为一个关键概念，它不仅仅局限于监控，还包括了日志记录、指标收集、分布式追踪等技术手段，旨在帮助团队更好地理解系统运行状况、快速定位问题以及优化性能。可观测2.0融合 MCP，可以让用户更好地感知系统、分析问题——用自然语言开启与系统的对话！本文将分享6个设计 MCP Server 的亲身实践，帮助大家更好地融合与使用。一、MCP 简述MCP 是一种开放协议，用于标准化应用程序如何…- 4
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重磅解读！AI Agent 是大模型的终极落点？42页深度剖析来了！
大模型还在卷参数？真落地的风，已经吹向了 AI Agent！ChatGPT 带起了大模型的全民狂欢，Copilot 让“AI 助理”深入开发者心智，而现在，全行业的目光正聚焦在一个更强、更实用的关键形态上——AI Agent。从自动写代码、智能办公、复杂任务拆解，到具身智能、智能体协作……AI Agent 不再只是“会说话的机器人”，它开始真正 理解目标、制定计划、调用工具、完…- 5
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“4.1 淘汰 4.5 ！”OpenAI发布升级版GPT-4.1全家福：推理、编程性能升级
5月15日消息，OpenAI在美国当地时间15日凌晨宣布，正式向ChatGPT用户推出GPT-4.1、GPT-4.1 mini以及GPT-4.1 nano三款人工智能模型。OpenAI发言人表示，GPT-4.1模型将帮助软件工程师在使用ChatGPT编写或调试代码时获得更高效的支持。与GPT-4o相比，GPT-4.1在编程能力和指令执行上表现更优，且运行速度比其o系列推理模型更快。在多个关键评测中…- 4
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OpenMemory MCP：跨AI工具的记忆服务
在当前AI工具生态中，一个显著的痛点是各工具间的隔离状态。无论你在Claude中规划路线图，还是在Cursor中实现具体任务，这些工具都互不知晓彼此的工作内容。一旦会话结束，你的上下文便消失无踪。OpenMemory MCP应运而生，专为解决这一问题而设计。什么是OpenMemory MCP？OpenMemory MCP是一个基于开放模型上下文协议(Model Context Protocol, …- 9
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从直觉到“深度思考”：多维进化的大模型推理能力
编者按：尽管近年来人工智能的能力迅速增强，但在复杂的推理任务中仍存在不足。微软亚洲研究院的研究员们从多个角度对此展开研究，不断探索提升大模型推理能力的新途径。从利用蒙特卡洛树搜索模拟人类“深度思考”过程的 rStar-Math，到基于规则的强化学习方法 Logic-RL；从融合大语言模型数学直觉与符号方法的 LIPS，到提升自动形式化准确性的新框架；再到自动生成高质量、有监督数学数据的神经符号框架…- 4
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大模型中Function Call、Tools和MCP的区别
大模型中Function Call、Tools和MCP的区别及使用场景如下：区别- Function Call：是某些大模型（如OpenAI的GPT - 4）提供的特有接口特性。它以特定格式让LLM产出函数调用请求，由宿主执行操作并返回结果。消息格式通常为固定JSON，包含 function_name 、 parameters 字段。- Tools：是大模型…- 11
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OpenAI官方指南，详细解释了何时使用哪种AI模型
（1）GPT-4o • 日常任务专家：头脑风暴/会议纪要/邮件撰写/创意生成• 全模态支持：兼容GPTs插件/数据分析/图像生成/画布协作/高级语音等功能，支持文档/图片/CSV/音视频等多格式输入【典型用例】• 将会议记录提炼为可执行事项• 撰写项目启动会跟进邮件• 实时策划产品发布方案（支持上传设计稿截图）• 学术论文校对润色（2）GPT-4.5• 情感化创意引擎：具备更高情商表现力…- 5
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MCP不像想象的那么简单，MCP+数据库，rag之外的另一种解决方案
前言MCP于2024年11月25日由Anthropic官方正式提出，在24年2月份cursor添加mcp功能支持的时候，才一下子被广大开发人员面前。3月份的时候，又看到各种推文，当时就想不就是一个协议么？你这个协议又没有经过各方的认可，无非就是在多了一层标准化。不同公司的标准又不一样，就是多写两行代码的事。随着阿里的入局，我才开始重视，然后国内很多公司都开始支持MCP了。所以趁着五一假…- 8
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微软最新研究：LLM在多轮任务中的性能瓶颈，过早尝试、回答膨胀与中间信息遗忘
今天我们一起来聊聊一篇很有意思的论文，它深入探讨了大语言模型（LLMs）在多轮对话中的表现，提出了一个挺令人担忧的现象——LLMs在多轮对话中，竟然会“迷失方向”。一、 多轮对话，一个被忽视的挑战？我们都知道，过去几年的AI发展真是日新月异，特别是以ChatGPT和DeepSeek为代表的LLMs，一下子把我们带入了“AI对话”的新时代。我们跟AI聊天，常常不是问一个问题就结束，而是像跟真人交流一…- 4
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Qwen3技术报告的几点细节、ArXiv论文翻译实现方案及试错历程
今天是2025年5月14日，星期三，北京，晴。我们来看两件事：一个是文档智能方向的一个应用，如何做一个arXiv论文翻译的工具？来看看一个研发历程，其中有些方案和坑点可供我们借鉴。另一个是Qwen3技术报告的一些技术点，包括训练阶段的设计、混合思考模型的训练以及训练中的强化学习奖励函数。抓住根本问题，做根因，专题化，体系化，会有更多深度思考。大家一起加油。一、Qwen3技术报告的几点技术细节Qwe…- 5
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Manus免费开放注册，掀桌中美AI战场：国产智能体竞逐海外，美国财政审查升级
太长不看版，直接划重点：Manus开放注册！ 那个火爆的AI Agent工具Manus终于不用邀请码了，注册就送积分，但每天的免费额度可能只够“浅尝辄止”，估计就一天一次，复杂任务还跑不完。巨头纷纷“掀桌子”！ 百度“心响App”、字节“扣子空间”等国产AI智能体平台强势入局，功能直指Manus，大有“后浪拍前浪”之势。资本暗流涌动！ Manus背后资本Benchma…- 5
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MCP：AI与工具的完美协作，效率提升N倍！
这篇文章可能有些枯燥，但是相信我，如果你可以坚持看到最后，一定会对MCP这个概念有一个更深入的认识。1. 什么是MCP？它要解决什么问题？MCP（模型上下文协议，Model Context Protocol）是一种为AI应用（尤其是大语言模型LLM）与外部工具、数据源交互而设计的开放标准协议。它的目标是像“AI的USB-C端口”一样，统一AI与外部世界的连接方式，解决以下核心问题：LLM传统上与外…- 4
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高搜商给 AI 应用带来新方向
从互联网诞生至今，搜索技术的演进深刻改变了人类获取信息的方式，人们对于搜索的倚赖，即使经历了web端到App端的变迁，也从来没有减弱过。从某种程度上说，搜索已经深刻重塑了人类的认知模式、决策方式和社会关系。谈到搜索，我们就不得不提到推荐引擎。这正好是人类与信息交互的两种方式。搜索是用户主动发起，推荐是用户被动接受，搜索是一次性交互，而推荐是系统要记住用户长期的兴趣偏好。推荐引擎在移动互联网时代大行…- 4
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重磅！腾讯首发国产 Cursor，CodeBuddy 一键生成小程序
最近，腾讯也亲自下场，推出了自家的代码助手——CodeBuddy，全面支持 Agent 模式以及 MCP。今天就带大家深度体验一番，看看它到底有多强！下载安装可以直接在 IDE 应用市场，搜索 CodeBuddy 安装（CodeBuddy 支持几乎市面上所有的 IDE，大家可以在自己常用 IDE 内搜索就好）：也可以直接访问官网下载：https://copilot.tencent.com…- 5
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50页ppt，一起梳理AI Agent的关键技术发展
黄仁勋在英伟达GTC2025的主题演讲中回顾了AI过去十几年的发展。从2012年AlexNet引领的深度学习，到近几年大模型推动的生成式AI，再到当下正经历的Agentic AI，直到未来的Physical AI。深度学习的十年里，AI进展超过了此前传统机器学习三十年的积累。而ChatGPT上线后的短短两年半，AI更是突飞猛进，取得的成果又远超深度学习的十年。“人间一天，AI一年”。从今天回望，深…- 7
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面对MCP”工具投毒”，我们该如何应对
引言最近MCP爆火，同时也伴随着相关安全风险不断显现。安全研究机构Invariant近期发布报告[1]，指出MCP存在严重安全漏洞，可能导致"工具投毒攻击"。Invariant的分析基于Cursor IDE，说明投毒攻击风险，市面上也涌现出许多利用Cursor或Cline复现这一攻击的解读文章。本文将从不一样的视角，介绍如何通过MCP的客户端/服务器代码复刻这种工具投毒过程，探…- 13
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3 小时搞定 5 万字段！LLM 自动生成数据字典实战指南
“十万字段，没有一个注释，交接时你崩溃过吗？”相信我，你不是一个人在战斗。写数据字典，这活儿又累又不讨好，但偏偏重要到不行。上个月我们团队接手一个“祖传”数据库，15 张核心表，上千个字段，注释？几乎为零！光是理清字段含义就耗费了数周，项目进度直接告急。这不仅仅是时间成本，更是潜在的错误风险和合规噩梦。今天，这篇文章将带你摆脱这种困境，教你用大语言模型 (LLM) 只要 5 步就能搞定数据字典——…- 8
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MCP和Function Call的区别究竟在哪里?
本人在之前开发的项目中大量使用Funtion Call， MCP获得关注后，开始并没有完全理解两者的区别和MCP的实际意义。仔细思考了MCP和Function Call的本质区别，有了一些心得，总结归纳如下。Function Call在大语言模型（如大语言模型LLM）中，Function Call（函数调用） 是一种让模型能够与外部工具、API或系统交互的机制，使其不仅能生成文本，还能执行特定任务…- 3
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如何构建有效的LLM智能体
前言随着大模型技术突破和成本的降低，基于大模型的智能应用迎来大爆发，2025年被称为智能体元年，从Manus的爆火，到百度心响的发布，各行业都在积极探索他们的智能应用，那么在这个浪潮下，我们如构建有效的的智能体呢？本篇文章，我们结合国内外的经典资料讨论「如何构建有效的智能体」话题：我们从“什么是智能体Agent”开始，讨论“什么时候需要智能体Agent”，再到“如何选择智能应用开发技术栈”其中从图…- 5
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