从零开始构建 AI Agent:核心概念与架构浅析
本文带你理解 AI Agent 的核心组成——感知、推理、行动循环,并梳理主流 Agent 架构的设计思路与适用场景。
探索 AI Agent 的无限可能 · 记录学习路上的每一步
一名 AI Agent 技术学习者。这里记录了我对 LangChain、Function Calling、Hermes 等框架与工具的学习笔记和实践心得。欢迎一起交流探讨!
本文带你理解 AI Agent 的核心组成——感知、推理、行动循环,并梳理主流 Agent 架构的设计思路与适用场景。
详细介绍 LangChain 的核心模块——Model I/O、Retrieval、Chain、Agent,并手把手搭建一个问答机器人。
从环境准备到运行第一个任务,完整记录 Hermes Agent 的部署流程与关键配置项。
Function Calling 是实现 Agent 自主行动的关键机制。本文讲解原理,并给出 OpenAI 与开源模型的调用对比。
探讨 LangChain 提供的多种 Memory 类型——BufferMemory、SummaryMemory、VectorStoreMemory 以及适用场景。
展示如何利用 Agent 工作流实现文档的自动分类、摘要提取与标签生成,提升信息处理效率。
当多个 Agent 协同工作时,如何进行任务规划与结果聚合?本文分析几种常见的多 Agent 协作架构。
介绍如何使用 LangChain 连接 Chroma 向量数据库,构建基于 Embedding 的语义检索增强生成(RAG)管线。
手把手实现一个可调用外部 API 的智能 Agent,通过 Function Calling 完成天气查询与日程管理。
如何通过精心设计的 Prompt 让 Agent 表现出更强的推理能力?详解角色提示与思维链技术的实际用法。
LangGraph 是 LangChain 生态中用于构建有状态、多步骤 Agent 工作流的工具。本文介绍基本概念与第一个示例。
利用 Hermes Agent 的 Skill 机制和 Function Calling 能力,快速构建一个能够回答个人知识库问题的智能助手。