本文詳細介紹了深度智能體的概念、架構(gòu)及其在LangChain和LangGraph框架下的Python實現(xiàn)。深度智能體能夠處理復(fù)雜多步驟任務(wù)，具備規(guī)劃、上下文管理與子任務(wù)協(xié)調(diào)能力。文章涵蓋了深度智能體的核心組件、與LangChain和LangGraph的區(qū)別、完整的Python代碼示例以及開發(fā)最…

AI產(chǎn)品落地常因技術(shù)與業(yè)務(wù)的視角錯位而受阻。本文提供3個實戰(zhàn)策略：將成本中心轉(zhuǎn)變?yōu)槔麧欀行?amp;#xff0c;通過場景重構(gòu)和話術(shù)轉(zhuǎn)化挖掘商機；將專家工具轉(zhuǎn)變?yōu)樯倒贤鈷?amp;#xff0c;降低使用門檻，提供隨叫隨到的數(shù)據(jù)分析服務(wù)；將創(chuàng)意生…

QOJ#971. Binary Search Tree 考察了換維處理的熟練度，一開始沒有想到什么好的換維方向，看了一篇網(wǎng)絡(luò)題解后有所啟發(fā)，想到笛卡爾樹上貢獻的充要，即 \((a_i,p_i)\) 表示偏序值和堆值的二元組，詢問 \(x\) 時能訪問到…

腦筋急轉(zhuǎn)彎，看你多久能轉(zhuǎn)出來。 題意：給出若干個三元組 \((x,y,z)\)，分別代表第 \(i\) 個人在三個項目上的排名，排名越小越厲害。稱一個人能打敗另一個人當(dāng)且僅當(dāng)前者在至少兩個項目上比后者厲害?，F(xiàn)在 \(q\) 次詢…

文章回顧了AI智能體的發(fā)展歷程，從早期的符號主義（如專家系統(tǒng)和ELIZA）及其局限性，到馬文明斯基的“心智社會”理論，再到聯(lián)結(jié)主義和強化學(xué)習(xí)的興起，最后聚焦于大語言模型（LLM）如何成為…

本文深入解析了一篇關(guān)于單AgentSkills取代多Agent系統(tǒng)的論文。作者通過實驗發(fā)現(xiàn)，單AgentSkills模式在保持多Agent系統(tǒng)復(fù)雜任務(wù)選擇準確率的同時，能顯著降低tokens消耗和性能延遲。此外，文章還探討了認知科學(xué)理論在Agents決策中的影響&#xf…

dp 部分好像有很多題解講了，就不細講了，首先易得結(jié)論每個數(shù)最終只會有三種情況 \(+\infty,-\infty\) 或是其本身。有狀態(tài) \(f_{i,v,t,L_1,L_2}\) 表示前綴 \(i\)，\(v=0/1\) 表示當(dāng)前段是遞增或遞減，\(t=0/1/2\) 表…

本文介紹了如何使用LangGraph構(gòu)建有狀態(tài)、可控的圖應(yīng)用，解決AutoGen在處理業(yè)務(wù)型任務(wù)時缺乏嚴謹SOP的問題。通過流水線比喻，闡述了LangGraph的核心概念，并以智能客服“工單自動處理流”為例，展示了如何實現(xiàn)人工審批介入&#xff0…