教程|别只盯着 Langchain!Google ADK 搭建 Agent,上下文管理效率翻倍
教程|别只盯着 Langchain!Google ADK 搭建 Agent,上下文管理效率翻倍Agent 的状态数据分两种:会话内的临时上下文和跨会话的长期知识。
Agent 的状态数据分两种:会话内的临时上下文和跨会话的长期知识。
在生成式AI(GenAI)的推动下,2025年标志着行业从“震撼期”正式步入“深水区”。这并非资本的泡沫,而是计算范式从CPU向GPU的根本性迁移——数据中心正进化为实时生产智能的“AI工厂”。相比于模型参数的单纯竞赛,AI应用带来的“任务执行”能力与直观体验,让人切身感受到从“信息检索”向“智能生成”的范式跃迁。
将多模态数据纳入到RAG,甚至Agent框架,是目前LLM应用领域最火热的主题之一,针对多模态数据最自然的召回方式,便是向量检索。
CyboPal ONE 尝试告诉用户,未来硬件不应只是被动、静止的容器,而应是具有‘代理权(Agency)’的主动生命体。”
英伟达让AI仅靠「看直播」就学会了通用游戏操作。虚拟世界已成为物理智能的黑客帝国,看4万小时直播学会几乎所有游戏!
在全球资本市场对人工智能基础设施持续加码、而IPO窗口尚未完全恢复的背景下,Databricks选择继续通过私募市场扩充资本实力。 这家企业级数据智能公司近日完成了一轮规模达40亿美元的L轮融资,投后估值达到1340亿美元,较三个月前的1000亿美元估值上涨34%。
Content in,Design out。
今天聊一聊怎么在RAG、agent场景中实现语义高亮(Semantic Highlight)。
在迈向通用人工智能的道路上,我们一直在思考一个问题:现有的 Image Editing Agent,真的「懂」修图吗?
Agent成下一代技术主体,如何为其“修路架桥”?