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从Langchain到ReAct，在大模型时代下全新的应用开发核心

spm=ata.23639420.0.0.1dea7536uD7yhh在使用langchain的过程中，大模型给人留下最深刻的印象无疑是Agent功能。

大模型

Coze多智能体（Multi-Agents）模式体验！

多智能体（Multi-Agents）和单智能体（Agent）有什么区别？

Coze 多智能体

收藏！万字长文聊聊LLM Agents的现状，问题与未来

Agent首先是“运动”在“环境”（Enviroment）中的，环境描述了Agent所在的状态空间，运动则是一个抽象概念，可以将其理解为Agent所有行为的总和。

LLM Agents

【提前体验GPT-5】吴恩达AI智能体工作流详细解读

, tool utilization, planning, and multi-agent collaboration.

GPT-5 智能体

硬核Prompt赏析：HuggingGPT告诉你Prompt可以有多“工程”

是近期非常火热的Agents方向的一个代表，它让ChatGPT这样的LLM能够使用HuggingFace社区的各种模型（包括但不仅限于文生图、图生文、语音转文字、文字合成语音等），从而让LLM能驱动其他智能Agent

提示词 prompt

LangChain 完整指南：使用大语言模型构建强大的应用程序

Agents and Toolkits Agent 是在 LangChain 中推动决策制定的实体。

langchain 大模型

Prompt 策略：代码库 AI 助手的语义化搜索设计

在过去的一周里，为了更好的构建 AI Agent 框架 Chocolate Factory（以下简称 CF），我们加入了一个新的应用：代码库 AI 助手。

prompt

XX来信：智能体设计模式2：Reflection

之前我介绍了AI智能体工作流的四种设计模式，我相信它们将在今年推动重大进展：Reflection, Tool use, Planning and Multi-agent

Reflection 智能体

中国AI大模型，应该如何商业化

AI Agent便是当下炙手可热的大模型创业路径。

大模型 AI

微软、OpenAI大佬暗示LLM应用开发范式迁移：从Prompt Engineering到Flow Engineering

正所谓，“效率提升的终点是替代人，RAG的尽头是Agent”。

LLM 范式迁移

Stable Diffusion

Stable Diffusion｜儿童绘本全流程制作分享

1 前期准备本文将会用到“Stable Diffusion”、“极虎漫剪”、“剪映”以及一个Stable Diffusion的插件“Agent Scheduler”。

StableDiffusion 绘本

解读 | SuperCLUE 2023年9月全面测评大模型四大能力

测评维度与能力 SuperCLUE的评测主要关注大模型的四个能力象限，包括语言理解与生成、专业技能与知识、Agent智能体和安全性，进一步细化为12项基础能力、100+细化任务。

大模型方法论

图解检索增强式生成（RAG）技术 | 万字长文

不同聊天引擎类型和原理的说明当然，还有其他类型的聊天引擎，比如 ReAct Agent，但我们先跳过这部分，直接看看第 7 节中的 Agent 本身。

检索增强式生成 RAG

RLHF 在 Text2SQL 领域中的探索

· 输入初始化的环境 environment 第一步，从环境获取当前状态 state第二步，把当前 state 拿给智能体 agent 第三步，agent 根据环境的状态输出采取的动作

Text2SQL RLHF

[论文] 阿里提出AgentScope：灵活强大的智能体框架

大型语言模型（LLMs）的快速发展是的多智能体（Multi-Agent）应用取得了显著进展。

AgentScope 语言大模型智能体

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