开发应用一分钟，省却台下十年功
- 软件开发：在软件项目中，多个 Agent 可以分别承担项目经理、开发人员和测试人员等角色，从而将复杂任务分解，提高开发效率。
- 智能营销：构建不同的营销 Agent，如内容生成、用户管理和效果分析 Agent，以实现精准的市场营销和用户互动。
- 智能客服：针对不同客户需求，设计专属的客服 Agent以及对应的pipeline，提升服务质量和响应速度。
- 数据分析：针对数据汇总、数据清洗、口径统一、数据调取、数据整理、数据分析的全流程，设计不同的具体过程，更高效的完成分析报告
- 模块化设计：将复杂系统拆分为多个独立的 Agent，使得每个 Agent 专注于特定功能，从而简化开发、测试和维护过程。
- 并行处理：多个 Agent 可以并行工作，减少任务完成时间，提高整体系统的响应速度和效率。
- 专业化能力：每个 Agent 可以专注于其擅长的领域，提升系统整体性能，避免单一 Agent 处理复杂任务时的瓶颈。
- 任务理解与分配：Agent 必须能够理解复杂任务并合理分配给各自负责的子任务，需要thinking和action模块强大的理解和规划能力，否则任务效率和质量同样无法提高。
- 记忆与知识管理：环境及对应变量的设定。保持上下文一致性和连贯性，要求各个 Agent 有效地存储和检索信息，以应对动态变化的环境。
- 工具集成与互操作性：Agent 需要与外部工具和服务进行交互，这要求在设计时考虑不同工具之间的兼容性与集成问题。
- 机器学习与深度学习知识：掌握机器学习算法原理，一方面便于构建和优化模型，一方面能够更加了解模型边界和生成逻辑。
- 框架调用能力：善于使用底层框架（LazyLLM）能帮助大大提高实际开发产品的效率
- 快速学习能力：大模型行业日新月异，需要有持续学习的精神和韧性
- 跨学科能力：模型时代极大提高了个体效率，需要思考的内容从“怎么做”到“做什么”是一个大的跨越
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文档解析技术指南：从传统Pipeline到端到端大模型
编者按： 每天我们都在与各种格式的文档打交道，如何快速准确地从这些文档中提取有价值的信息，如何让 AI 理解文档中的表格、公式和图表，成为摆在我们面前的一道难题。 特别是对于从事数据分析、学术研究或法律工作的专业人士来说，手动处理和整理这些文档不仅耗时耗力，还容易出错。一份技术报告中的复杂数学公式，一篇论文中的多层嵌套表格，或是一份合同中的关键条款，都需要我们投入大量精力去理解和提取。 本文深入剖析了当前文档解析技术的两大主流方向：模块化 pipeline 系统和基于大型视觉-语言模型的端到端处理方法。作者不仅详细介绍了从布局分析、OCR 到数学公式识别、图表处理的各个技术模块，还对包括 Nougat、Fox、OmniParser 在内的多个前沿模型进行了深入介绍。 作者 | Florian June 编译 | 岳扬 众多文档，如技术手册、历史档案、学术论文和法律文件，往往以扫描件或图片形式存在。这对检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）、内容提取以及文档解读等后续处理工作构成了极大的挑战。 文档解析技术应运而生，它能够识别并提取文档中的...
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谷歌 AI Agent 白皮书：2025 年，智能体时代已来
谷歌在 2024 年底发布了 AI Agent（AI 智能体）白皮书，表明人工智能在商业中将扮演更积极和独立的角色的未来，并详细阐述了智能体的概念、架构、运作方式以及相关技术，为智能体的开发和应用提供了理论框架和实践指导。AI4AI 社区为大家对白皮书内容进行了整理，简单概括回顾核心内容，欢迎点击文章底部“阅读原文”获取完整版白皮书。 智能体时代已来 人类擅长处理复杂的模式识别任务。然而，我们往往需要借助工具——比如书籍、Google 搜索或计算器——来补充我们的先验知识，从而做出最终的判断。正如人类一样，生成式 AI 模型也可以通过训练使用工具，来获取实时信息或建议现实世界中的行动。 例如，一个模型可以利用数据库检索工具来获取特定信息，如客户的购买历史，以便生成量身定制的购物建议。或者，根据用户的查询，模型可以发起各种 API 调用，向同事发送电子邮件回复，或代表用户完成金融交易。 要做到这一点，模型不仅需要能够访问一套外部工具，还需要具备自主的方式规划和执行任何任务的能力。这种将推理、逻辑和访问外部信息相结合的方式，都与生成式 AI 模型相关联，从而引出了对“智能体（Age...
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