WorkBuddy 的积分(Credits)是驱动 AI 执行任务的“燃料”,获取方式多样且通常免费。
Hermes Agent 是 Nous Research 推出的开源 AI Agent 框架,支持 CLI/TUI、本地执行、Docker、消息网关、API S...
记住:大多数问题都能通过重启、重登录、清除上下文解决。如果仍然卡住,日志是最好的朋友。
ChatGPT 是"顾问",AI Agent 是"员工"。一个给你建议,一个帮你干活。
很多人用 Claude Code 时,发现 AI 写的代码"能用但不够专业"——测试不完整、架构混乱、边界情况没考虑。
2024 年,一位开发者在 Reddit 发帖:他用 AutoGPT 自动化管理项目,让它"清理临时文件"。AutoGPT 判断 node_modules 也是...
根据QubitTool最新调研,79%的企业已经启动了AI Agent部署,市场规模飙升至187亿美元。
但现实世界的问题往往太复杂,单一Agent难以胜任。就像一个人解决不了所有问题,多个专业分工的Agent协作才是正解。
你有没有遇到过这种场景:让Agent做一件复杂的事,它做到一半就卡住了,或者做得乱七八糟?
前两篇我们讲了ReAct模式(思考-行动循环)和Reflection模式(自我反思)。今天这篇,讲的是Agent最实用的能力:Tool Use(工具使用)。
ReAct = Reasoning + Acting。这是Agent最基础也最重要的模式,理解了它,你就理解了Agent的核心机制。
Agent概念在2023年就已出现,2024年是框架快速迭代的一年。到了2026年,Agent设计模式逐渐成熟,成为工程实践的关键。
在AI领域,我们已经习惯了向模型提问并获得答案。但如果我们能拥有一个真正理解我们、能代表我们行动、并在过程中不断学习成长的“数字分身”呢?
摘要:BI 报表覆盖不到的 80% 长尾需求,通常不是“没有数据”,而是业务问题太细、太临时、太动态,无法被固定看板提前穷尽。Aloudata Agent 通过...
文件操作是 AI Agent 与物理世界交互的核心能力之一,无论是读取配置文件、处理用户上传的文档,还是生成输出报告,都离不开文件系统的支持。本文深入剖析 Op...
摘要:CEO 想要的“可以追问”的报表,本质不是更漂亮的 Dashboard,而是一种可对话、可解释、可归因、可继续分析的 AI 决策报告。传统 Dashboa...
腾讯 | 高级前端工程师 (已认证)
Agent 2.0:班排。Claude Code 的 subagents、Cursor 的 agent mode。一个主 Agent 调几个子 Agent,结果...
数据智能的演进路径正从传统报表的“被动查看”,到自助 BI 的“主动探索”,再到 BI Copilot 的“自然语言查询”,如今加速迈向业务 Agent 的“理...
场景在快速收敛。企业不再追求"一个AI包打天下",而是把复杂任务拆成多个专用的 Agent 协作,加上人在关键节点确认,成功率从 70% 飙升到 95%。