AI Agent 几种架构模式

简介：当代AI来势汹汹，本文从AI的特点、对研发的挑战、AI的应用工程和场景分化等剖析了AI时代的应用工程化架构演进之路。 1.序言 在当下生成式模型的AI时代，了解和使用AI相关技术是前后端研发同学迟早要面对的事。所有产品都值得用AI去重新做一遍。其根本原因在于当下AI的形态即生成式模型是通过AI

引 一个乐观主义者的悲观估计 随着大规模模型技术的兴起，我们正处于一个崭新的智能时代的黎明。我们有一个大胆的预测，未来的5到10年将可能带来一场大变局：99%的开发、设计和文字工作将被AI接管。这不仅仅是一个想象，而是对未来可能趋势的深思熟虑。 在互联网时代，我们目睹了大量网站的崛起，成为互联网时代

1. 背景介绍 近年来，人工智能（AI）领域取得了显著进展，其中智能体（Agent）技术扮演着至关重要的角色。智能体作为能够感知环境、进行决策并执行行动的自主实体，在各个领域展现出巨大的潜力。从自动驾驶汽车到智能家居系统，从游戏AI到机器人，智能体技术正在改变着我们的生活和工作方式。 1.1 人工智

013为什么说未来系统是linux Python性能这么差，为什么会在AI中大量使用 实现一个乞丐版四层负载均衡器 网上对AI芯片的剖析实在太少，这里对一些论文和大佬的研究做一个总结，希望对读者有所帮助。 AI 芯片的诞生 讲到半导体，不得不从摩尔定律说起。从Intel创始人戈登·摩尔提出摩尔定律到

1.背景介绍 一、什么是机器人流程自动化（RPA）？ 在企业中，越来越多的需求都需要人工去完成。由于人的记忆力、理解能力和动手能力较弱，所以，需要人机协同的方式来完成这些繁琐的、重复性的工作。而人机结合的方式往往会带来效率的提升和质量的提高。“机器人流程自动化”(Robotic Process Au

Agent是指驻留在某一环境下能够自主、灵活地执行动作以满足设计目标的行为实体。现在对Agent技术的研究主要集中在两方面，一是人工智能，知识工程领域，侧重于研究Agent的认知，学习，决策，分布式求解等方面；另一方面是将Agent视为一种新的计算模型，侧重于如何构造基于Agent的系统，Agent

引言 随着LLMs在自主Agent领域的应用日益增多，如何高效管理和调度这些Agent成为一项重要挑战。为此，「本文创新性的提出一个基于大模型的操作系统架构：AIOS」，该架构将LLM作为操作系统的“大脑”，优化Agent请求的调度，支持上下文切换，实现并发执行，并提供工具服务和访问控制，结果表明了

转载本文需注明出处：微信公众号EAWorld，违者必究。 本文目录： 一、人工智能（AI）的目标是增强智能（IA），而不是替代人类 二、应对软件架构分而治之带来集成的挑战，探索智能的连接 三、从智能连接入手探索在软件架构中应用人工智能 四、总结 因为 AlphaGo 的出现，过去的 2016 年可谓

大家好，我是Feng，欢迎和我一起探索使用AI相关技术。 向大家报告一下，近期一直在阅读和学习AI相关的知识和资料。探索打造企业AI Agent的整个技术栈。目的是站在大模型巨人的肩膀上探索如何建立细分领域业务系统的开发模式和技术链条。网上的资料太零散，而且AI相关的术语、专有名词，即使对于我这个2