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多智能体开发框架怎么选型？京东 JoyAgent vs langchain LangGraph，两种Agent开发哲学的碰撞!

京东官方甚至给出了如何添加“12306火车票查询”工具的例子。

JoyAgent langchain LangGraph

清华大学ChatGLM团队发布AI Agent能力评测工具AgentBench：GPT-4是全能战士，超越所有模型

nbsp;AgentBench 是评测 LLM 作为AI Agent的能力，通过评测 LLM 在细分任务的得分来确定 LLM 作为AI Agent的水平，主要结论就是商业模型表现远超开源模型，更加适合作为

GPT-4

【Agent专题】Agent架构设计：智能体架构设计的9大核心技术全景深解析，附架构图

Claude、GPT、通义千问、DeepSeek、Cursor等主流模型均已加入MCP生态，它正成为“模型接入互联网”的标准协议。

Agent 智能体架构

【上篇】深度解析AI大语言模型（LLM）在企业应用的关键技术与典型架构

而在一个复杂的AI任务完成过程中，需要自行记忆决策与行动过程，进而形成大模型的上下文，以增加大模型输出的确定性。

大语言模型

检索增强生成 (RAG):What, Why and How?

我们添加到上下文中数据质量影响着模型生成响应结果的质量。

检索增强大模型

准备迎接超级人工智能系统，OpenAI宣布RLHF即将终结！超级对齐技术将接任RLHF，保证超级人工智能系统遵循人类的意志

即我们训练出来了一个超强的AI系统，没有对齐微调（RLHF）之前它可以生成任意不加限制和不顾好坏的结果。

OpenAI 人工智能

OpenAI视频模型Sora的推理生成成本多高？

context length 很大时，Attention 部分的计算不能忽略因此，如果 Sora 全量数据训练都是 1M seq length，则 Sora 的训练成本需要增加

Sora 推理算力

AIGC系列之一-一文理解什么是Embedding嵌入技术

我添加了一个对象“water”来显示类别之间的差异。

AIGC Embedding 嵌入技术

汇总1400+文献的神级“上下文工程”综述，治愈初学者的AI迷失症

这意味着我们和LLM交互的方式不能够仅仅是静态的、单一的、碎片化的“prompt”，而是更加高级和复杂的工程系统。

上下文工程 AI

预训练对话大模型深度解读

旨在解决开放域对话系统中信息量缺乏和事实不准确的问题，规模22B 两阶段训练：常规对话数据训练首先生成query，基于该query搜索外部信息并加入上下文进行回复生成

截至2023年5月份业界支持中文大语言模型开源总结及商用协议分析

尽管如LLaMA、Vicuna、MPT等国外机构开源的模型支持中文，但是本土的ChatGLM、MOSS、RWKV等系列在中文指令跟随和理解中通常更加优秀。

大模型

使用知识图谱提高RAG的能力，减少大模型幻觉

ensp;HuggingFaceInferenceAPIEmbeddings(api_key=HF_TOKEN,model_name="thenlper/gte-large") ) 加载数据集

RAG 大语言模型

揭秘Baichuan 3超越GPT-4的中文实力！文心一言、GLM 4.0也甘拜下风？全方位对比测试大揭秘！

GPT-4 文心一言 4.0 GLM-4 Baichuan 3 和 GLM-4 对于上传文件理解非常具体和全面，把大纲小标题都提炼出来，而文心一言 4.0 和GPT-4需要再次用提示词才能把信息更加具体化

Baichuan 3 大模型

回望做大模型一年后的感悟

而国内则是在研究怎么能在一年内追上chatgpt，再加上之前疫情的影响，国内的researcher和国外的交流是比较匮乏的，有种“信息茧房”的感觉。

大模型感悟

清华&面壁开源新一代主动Agent交互范式！让AI从被命令到主动帮助

这一技术革新不仅将改变我们与 AI 交互的方式，更有望为大众群体创造更加包容和便利的智能化生活环境。

Agent 大模型

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