精选 · 第 01 篇定制GPT与Gemini Gems对比:谁更胜一筹?
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精选 · 第 02 篇深入了解OpenAI最新推出的GPT-5模型,具备自动模型选择、减少幻觉现象及增强推理能力。
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深入探索微软代理框架 课程介绍 本课程将涵盖以下内容: 了解微软代理框架(Microsoft Agent Framework,简称 MAF)的核心功能与价值 探索微软代理框架的关键概念 学习高级 MAF 模式:工作流、中间件与内存管理 学习目标 完成本课程后,您将能够: 使用微软代理框架构建可投入生产的 AI 代理 将微软代理框架的核心功能应用于您的代理场景 运用高级模式,包括工作流、中间件和可观


AI代理的记忆机制 在构建AI代理时,两个核心优势经常被提及:调用工具完成任务的能力和随着时间提升性能的能力。而记忆正是实现自我提升代理、为用户创造更优体验的基础。 本课将探讨AI代理的记忆是什么,如何管理记忆,以及如何利用记忆提升应用效果。 课程内容概览 理解AI代理记忆:记忆的定义及其对代理的重要性。 记忆的实现与存储:为AI代理添加记忆功能的实用方法,重点关注短期记忆和长期记忆。 打造自我提

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AI代理的上下文工程 (点击上方图片观看本课视频) 理解你所构建的AI代理应用的复杂性,是打造可靠代理的关键。我们需要构建能够有效管理信息、满足复杂需求的AI代理,这远超简单的提示工程。 本课将介绍什么是上下文工程及其在构建AI代理中的作用。 课程内容 介绍上下文工程及其与提示工程的区别。 分享有效上下文工程的策略,包括如何编写、选择、压缩和隔离信息。 解析常见的上下文失败及其解决方法。 学习目标


随着人工智能代理的广泛应用,确保标准化、安全性以及支持开放创新的协议需求日益增长。本篇将介绍三种满足这些需求的协议:模型上下文协议(Model Context Protocol,简称 MCP)、代理间通信协议(Agent to Agent,简称 A2A)以及自然语言网页协议(Natural Language Web,简称 NLWeb)。 课程介绍 本课程内容包括: MCP 如何使 AI 代理访问

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生产环境中的AI代理:可观测性与评估 随着AI代理从实验原型走向实际应用,理解其行为、监控性能并系统地评估输出变得尤为重要。 学习目标 完成本课后,您将掌握: 代理可观测性和评估的核心概念 提升代理性能、降低成本和提高效率的技术 系统化评估AI代理的方法和内容 控制AI代理上线部署成本的策略 如何为基于微软代理框架构建的代理添加监控工具 本课旨在帮助您将“黑盒”代理转变为透明、可管理且可靠的系统。


多智能体设计模式 当你开始开发涉及多个智能体的项目时,必须考虑多智能体设计模式。然而,何时切换到多智能体系统以及其优势可能并不直观。 课程介绍 本课旨在解答以下问题: 多智能体适用的场景有哪些? 使用多智能体相比单一智能体执行多任务有哪些优势? 实现多智能体设计模式的基本构件是什么? 如何监控多个智能体之间的交互? 学习目标 完成本课后,你将能够: 识别适合多智能体应用的场景 理解多智能体相较于


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