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A collection of 582 posts

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Manus的选择：MCP vs. CodeAct

Manus在2025年初引起了广泛关注。乍一看，它像是一个典型的多代理系统——但它的背后还有更多值得关注的地方。

APPLICATION

OpenAI Agents SDK集成Ollama

本文介绍如何将OpenAI Agents SDK与Ollama搭配使用开发多代理系统。

APPLICATION

用LangGraph开发RAG研究多代理

在本文中，我们展示了一个使用LangGraph开发的RAG研究多代理工具。该工具旨在解决需要多个来源和迭代步骤才能得出最终答案的复杂问题。

TOOL

构建知识图谱驱动的AI代理

在这篇文章中，我们展示了如何构建可以轻松集成基于数据库的工具的自主应用程序。虽然我们专注于Neo4j知识图谱的GraphRAG用例，但可以在同一个自主应用程序中结合不同的数据源和类型的数据库。

APPLICATION

构建你的第一个AI代理

在我构建第一个商业AI代理三个月后，在客户演示中一切崩溃了。那次失败改变了我的方法，并成为我解释这些系统的基石。

APPLICATION

用Agno开发物流AI代理

在这个以实现为重点的教程中，我们将引导你使用 Agno 框架（即Phidata）构建一个用于物流的AI代理。

LIBRARY

4个主流代理开发框架的对比

在这篇文章中，我们将重点关注四个值得注意的AI代理框架：CrewAI、AutoGen、LangChain和Pydantic AI。这些平台对“代理”的概念有不同的处理方式。

APPLICATION

集成Llama模型与MCP服务器

在这篇博客文章中，我们将学习如何使用任何开源LLM、OpenAI或Google Gemini的MCP服务器。我们将构建一个简单的CLI代理，该代理可以控制和与SQLite数据库交互。

APPLICATION

开发一个MCP协议客户端

MCP并不局限于Claude桌面，它可以用任何支持它的其他LLM客户端使用。考虑到这一点，我们决定构建一个MCP CLI客户端来展示这一点。这个MCP客户端可以更快速地测试MCP服务器。

APPLICATION

从零构建医学多智能体AI

本文介绍使用Streamlit作为前端，并利用Ollama平台上的Llama-3.2:3b模型，实现用于总结医学文本、撰写研究文章以及屏蔽受保护健康信息（PHI）的多智能体系统。

APPLICATION

LlamaIndex多智能体系统开发

在这篇教程中，我们将使用LlamaIndex构建一个多智能体系统，从任何给定的文本生成高质量的Anki闪卡。

PROMPT ENGINEERING

打造无敌AI代理的提示工程

几乎所有真正优秀的代理（比如 GPT Pilot、GPT Engineer、Devin，甚至是自我操作计算机）都使用了非常相似的提示技术来实现他们所做的一切。

PROMPT ENGINEERING

多智能体系统中的提示工程

在传统的LLM应用中，提示主要用于指导响应生成。然而，在多智能体环境中，提示具有更广泛的功能。

APPLICATION

构建AI代理：架构与直觉

本文探索AI代理架构的核心原则，它们如何推理、行动和记忆以提供智能解决方案，并发现这些系统在未来实际应用中的潜力。

TOOL

Manus AI：通用AI代理

本文将全面解析Manus AI，涵盖其核心功能、GAIA基准测试表现、行业影响及与其他AI模型的对比。

APPLICATION

基于MongoDB的AI代理记忆层

在这篇博客中，我将介绍如何使用PydanticAI 和 MongoDB 实现结构化的记忆系统，强调实际操作方面而不是理论上的记忆概念。

LIBRARY

用browser-use自动化浏览器操作

在这篇文章中，我将通过一个简单的例子告诉你如何开始使用browser-use，这个例子展示了如何使用你的Gmail账户自动发送邮件。

APPLICATION

基于AI 代理的PDF文档总结

本文的目的是使用 AI 代理，以尽可能低的成本总结任何 PDF 文档。

APPLICATION

基于MCP的Gmail代理实现

熟悉MCP服务器的最佳方式是启动自己的Gmail代理来管理你的收件箱。

APPLICATION

AI代理长期记忆的SQLite实现

LTM-AI-Agent利用SQLite进行持久数据存储，并使用Pydantic AI进行结构化的对话处理。这种组合使系统能够存储用户互动、检索相关历史数据，并生成上下文适当的响应。

APPLICATION

结构化工具调用的两个实现

AI 模型在与人类交互时通常使用自然语言进行交流。但如果它们需要与需要结构化格式的外部系统交互怎么办？

APPLICATION

5个领先企业的AI代理应用案例

在本文中，让我们深入探讨五个实际案例，展示公司如何将AI代理整合到其运营中，改变行业并重新定义效率。

APPLICATION

AI代理与现有软件融合的3种方法

AI代理面临着一个重要的挑战，即无缝地融入我们现有的数字生态系统，在这个系统中，它们的有效性取决于通过工具连接到天气预报、交通更新和其他服务等现实世界应用的能力。

APPLICATION

12个经典的AI代理设计模式

代理可以定义为能够推理、计划并与环境互动的大规模语言模型。就像在软件工程中一样，AI代理也出现了设计模式，使开发经过验证且可靠的架构成为可能。

APPLICATION

工具复杂性对AI代理的影响

本文将注意力转向选择准确性——AI代理为给定任务选择正确工具并生成正确的调用规范的能力。