共 6 篇相关文章
教程攻略详解如何通过OpenAI API构建智能代码助手,涵盖Chat Completions、Responses、Assistants三种API选择,GPT-4.5与Codex模型对比,以及Function Calling、Code Interpreter等工具调用的完整实战路径。
科技前沿SGLang团队举办Agent Loops主题Office Hour,深入探讨智能体循环调用的推理优化方案,涵盖KV Cache复用、低延迟多轮对话及工具调用等关键技术,助力AI Agent开发者提升推理性能。
教程攻略详解用Python、LangChain和Consensus MCP构建AI科研助手的完整流程。从Pydantic结构化输出到CLI原型,再到接入真实学术文献数据库,彻底解决大模型编造论文引用的幻觉问题,提升文献检索与趋势分析效率。
教程攻略深入解析语法约束解码(Grammar-Constrained Decoding)技术,探讨如何在推理阶段为小型语言模型施加Bash语法约束,大幅提升代码生成的正确率与可执行性,助力AI Agent边缘部署与自动化运维场景。
深度解读深入解析AI Agent、MCP协议、Function Calling和Prompt之间的关系与区别。从基础概念到完整架构,一文帮你建立清晰的AI应用开发认知框架。
产品体验NousResearch开源Hermes-Agent框架,GitHub斩获13万+Star。本文深度解析其渐进式架构、模块化设计及与Hermes模型的深度整合优势,对比LangChain、AutoGPT等竞品,探讨AI Agent开发新趋势。