Agent 的本质是一个 Workforce。构建 Agent 时,需要抛弃传统的应用构建逻辑,而是采用构建团队或公司的思考逻辑。 每个Agent 都是一个具有一定能力的工作力量,通过海量的 Agent 互相补充,最终共同做出一个相对合理的决策。 通过引入 Agent(Loop + Feedback)架构,PingCAP 不仅能够克服 Flow 应用的局限性,还能够提供更加...
代理工作流：利用复杂的 agent 框架来创建 agent flow，帮助你完成任务的规划和执行 ，平滑地编排搜索 、 浏览 、 探索链接等任务，同时通过 Event Stream 与 UI 连接，并合成信息以产生最终输出；全工具支持（浏览器、CLI、文件等）：利用复杂的代理框架来执行复杂的浏览器任务，例如 Deep Research 和其他 Operator...
当传统业务流程包含了LLM工作流或者Agent工作流,都可以视作Agentic Workflow。 目前的智能体工作流大体可以分为两种类型:一是新兴的AI工作流,也就是基于LLM的LLM/AI Agent工作流,原生LLM应用及AI Agent应用都在走这个路线;二是传统工作流+LLM/AI Agent,传统软件通过嵌入GenAI技术实现LLM与AI Aggent的进化,进一步升级...
在构建一个基于LLM和自有知识库的智能Agent时,整体架构通常包括以下几个关键部分: 输入接口:接收用户的查询或命令,通常以自然语言的形式输入。 语言模型(LLM)处理:理解用户输入,基于LLM进行语义理解、信息检索和生成。 知识库访问层:智能Agent需要访问自有的知识库。知识库中可能包含结构化数据(如数据库)和非结构化数...
RAG+AI工作流+Agent:LLM框架该如何选择,全面对比MaxKB、Dify、FastGPT、RagFlow、Anything-LLM,以及更多推荐 1.MaxKB MaxKB = Max Knowledge Base,是一款基于 LLM 大语言模型的开源知识库问答系统,旨在成为企业的最强大脑。它能够帮助企业高效地管理知识,并提供智能问答功能。想象一下,你有一个虚拟助手,可以回答各...
目前的智能体工作流大体可以分为两种类型:一是新兴的AI工作流,也就是基于LLM的LLM/AI Agent工作流,原生LLM应用及AI Agent应用都在走这个路线;二是传统工作流+LLM/AI Agent,传统软件通过嵌入GenAI技术实现LLM与AI Aggent的进化,进一步升级为智能体工作流。
而LangFlow是一个针对LangChain的GUI,它采用了反应流设计,提供了一种轻松的方式,通过拖放组件和聊天框来实验和原型化流程,将llm嵌入到您的应用程序中,无需代码。 LangFlow允许您探索不同的大语言模型、prompt参数、链配置和代理行为,并跟踪代理的思维过程。您还可以将流导出为JSON文件,以便与LangChain一起使用。
Flow engineering vs. Agent 所以对于模型能力发展的预判,与当前应用落地路径的选择,是一个需要权衡思考的问题。大家所说的大模型会有 10 倍的提升,到底会出现在哪个方向上?如何提前押注? 开个新坑 我们或许也可以先做个假设,未来三年模型推理能力本身没有太大的提升了,但是目...
Flow-DPO是一种通过在线多智能体学习来提升LLM(大型语言模型)数学推理能力的新方法。Flow-DPO结合了在线学习流(Flow)和直接偏好优化(DPO),通过两个独立的语言模型互相协作,纠正对方的错误,从而生成更加准确和详细的推理轨迹12。 工作原理 Flow-DPO的核心在于构建两个独立的LLM模型,即AnswerLLM和StopLLM。
著名AI学者、斯坦福大学教授吴恩达提出了AI Agent的四种设计方式后,Agentic Workflow(智能体工作流)立即火爆全球,多个行业都在实践智能体工作流的应用,并推动了新的Agentic AI探索热潮。 技术的发展与应用已经进入新的拐点,从大语言模型(Large Language Models,LLM)到AI Agent再到Agentic workflow,这些新的技术一经出现...