Agents
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技术视角：AI Agent 落地局限与产品实现
“智能体（AI Agent）”已成为热门话题。不少RPA（流程自动化）服务商都在大力宣扬“智能体”概念，其核心观点是：智能体（Agent）=大模型（LLMs）+流程自动化（RPA），通俗来讲，就如同数字员工拥有了“大脑”与“手”。 下面简单从技术视觉来聊聊，AI
掌握 Multi-Agent 实践 (一)：使用 AgentScope 实践入门和 Workstation 上手指南
AgentScope是通义实验室开源的multi-agent编程框架，专为开发人员设计，提供了丰富的组件, 全面的文档和广泛的兼容性。同时，AgentScope Workstation提供了在线拖拉拽编程和在线小助手(copilot)功能，帮助开发者迅速上手！支持自定义的容错控制和重试机制，以
Agent 智能体开发框架选型指南
编者按： 本文通过作者的实践对比发现，框架的选择应基于项目具体需求和团队特点，而不是简单追求某个特定框架。不同框架各有优势：
突破瓶颈：如何优化 LLMs 的落地成本和延迟
编者按： LLMs 被视为 AI 领域的一个里程碑式的突破，但要将其应用于实际生产环境，并且还能用对、用好并非易事。模型的使用成本和响应延迟是目前将大语言模型（LLMs）应用于生产环境中的核心难题之一。
