2025年11月12日,OpenAI 發佈了 GPT-5 系列的重要更新版本 GPT-5.1,包括 GPT-5.1 Instant(即時版)和 GPT-5.1 Thinking(思維版)兩個變體。這次更新不僅在技術能力上有所提升,更值得關注的是其在對話風格上的顯著變化,而這一變化正在社區中引發激烈討論。 技術升級:智能與效率的平衡 GPT-5
1. 智能體知識庫的重要性 我最近在做“歷史大事記”智能體時,踩了個實打實的坑:初期全靠大模型原生知識庫支撐,回答總是“缺斤短兩”:要麼漏了關鍵歷史事件,要麼對人物生卒、傳統習俗的描述模糊不清,甚至連一些廣為人知的紀念日都沒法精準對應。 為了補齊這個短板,我找遍了各種數據源,最終發現維基百科這一“寶藏庫”:它把全年365/366天的內容拆解得明明白白,大到影響
大家好,我是湯師爺,AI智能體架構師,致力於幫助100W人用智能體創富~ 選題對內容創作至關重要,但面對海量信息,找到有價值的爆款選題並不容易。 對標賬號監控是內容創作者制定策略的有效工具。 通過跟蹤和分析行業內優秀創作者的內容,我們能獲得市場洞察和創作靈感,避免從零摸索。 這個方法尤其適合新手創作者,幫助他們快速瞭解哪類內容最受歡迎。 1. 為什麼要做對標賬號監控
測試工程師的角色正從“腳本執行者”向“質量策略架構師”躍遷。掌握用Dify這樣的AI工作流平台來編排“AI測試智能體”,將成為你的新護城河。 在傳統的自動化測試中,我們編寫腳本(如Selenium, Playwright)來模擬用户操作,驗證預設結果。這套模式在過去二十年裏非常有效。然而,隨着AI應用的爆炸式增長,尤其是大語言模型(LLM)和Agent(智能體)的普及,軟件界面、交互邏輯
通義深度研究:開源AI研究助手的新里程碑 最近AI研究領域有個很有意思的現象,就是那些最厲害的AI研究助手,比如OpenAI的DeepResearch、谷歌的Gemini DeepResearch,全都是閉源的。這就像大家都在説"我做出了很棒的東西",但就是不告訴你怎麼做的。阿里巴巴通義實驗室最近開源的通義深度研究(Tongyi
在現代Python開發中,異步編程已經成為提高程序性能的重要手段,特別是在處理網絡請求、數據庫操作或AI模型調用等耗時操作時。本文將通過實際的LangGraph 示例,深入解析async的真正作用,並揭示一個常見誤區:為什麼異步順序執行與同步執行時間相近? async的核心作用 async的主要價值在於創建異步編程環境,讓程序在等待耗
一、ReAct範式簡介 在AI智能測試和Agent開發中,ReAct(Reasoning + Acting)範式是核心方法。它通過邊思考邊行動的方式,實現智能體閉環動態決策。 • Reasoning(推理):分析任務信息、環境狀態和歷史數據,生成下一步行動策略。 • Acting(行動):根據策略執行動作,如調用接口、生成測試用例或運行任務。 🔹 對測試開發人員來説,ReAct能讓
大家好,我是湯師爺,AI智能體架構師,致力於幫助100W人用智能體創富~ n8n最近非常火爆,很多人都在用它來搭建自動化工作流。 作為一個開源的自動化工具,它不僅功能強大,而且完全免費,這讓它迅速成為了自動化領域的熱門選擇。 今天把完整的部署教程分享給你,保證小白也能看懂。 什麼是N8N? 簡單説,N8N是一個自動化工作流工具。 你可以用它連接各種應用和服務。讓它
在現代人工智能中,智能體的規模和複雜性正在以前所未有的速度擴展。單個智能體在處理複雜任務時往往面臨計算能力和知識覆蓋的限制,而多智能體系統的出現為解決這一問題提供了可能。然而,隨着智能體數量的增加和任務複雜度的提升,如何確保智能體之間能夠高效、可靠地協作,成為設計分佈式智能系統的核心挑戰。 傳統的多智能體系統通常依賴於同步調用或點對點通信來完成任務分配與結果收集。這種模式在
隨着大模型技術的成熟,智能體正在從概念走向實際應用。與傳統的單次問答系統不同,智能體能夠自主規劃、使用工具、反思決策,並通過多輪交互完成複雜任務。本文探討當前業界最主流的六種智能體設計模式,這些模式已經在各大AI產品中得到驗證和應用,為開發者提供了構建可靠智能體系統的技術參考。 ReAct Agent:推理與行動的循環框架