通义灵码是基于阿里巴巴通义大模型研发的AI智能编码助手，在通义灵码1.0 时代，我们针对代码的生成、补全和问答，通过高效果、低时延，研发出了国内最受欢迎的编码助手。在通义灵码2.0发布会上，阿里云通义实验室自然语言处理方向负责人黄非分享了代码大模型的演进。过去一年来，随着大

通义灵码是基于阿里巴巴通义大模型研发的AI智能编码助手，在通义灵码1.0 时代，我们针对代码的生成、补全和问答，通过高效果、低时延，研发出了国内最受欢迎的编码助手。在通义灵码2.0发布会上，阿里云通义实验室自然语言处理方向负责人黄非分享了代码大模型的演进。过去一年来，随着大

通义灵码是基于阿里巴巴通义大模型研发的AI智能编码助手，在通义灵码1.0 时代，我们针对代码的生成、补全和问答，通过高效果、低时延，研发出了国内最受欢迎的编码助手。在通义灵码2.0发布会上，阿里云通义实验室自然语言处理方向负责人黄非分享了代码大模型的演进。过去一年来，随着大

探秘智能检索新境界：AgenticRAG系统的崛起

在人工智能领域，尤其是大型语言模型（LLM）的应用中，幻觉（Hallucination）现象一直是影响模型可靠性和准确性的关键问题。幻觉（如何消除大型语言模型（LLM）中的幻觉现象）指的是LLM生成的文本要么毫无意义，要么与输入数据相矛盾。这不仅降低了用户体验，还可能导致严重的误解和错误决策。为了应对

欢迎来到AI应用探索，这里专注于探索AI应用。看一个新事物在行业的应用场景，首先得看它具备哪些关键能力，能解决行业内的哪些痛点问题或关键需求，以及与传统方式相比是否有本质上的区别。AgenticAI是以大语言模型（LLM）为核心驱动、能进行自主决策及规划执行的智能体系统，具备理解、

英伟达的GPU产品（如A100、H100）目前仍占据数据中心AI工作负载的主导市场份额，覆盖了90%以上的大规模AI计算。相比竞争对手，英伟达的产品在计算效率、能效比和生态支持方面均有显著优势。最近，AgenticAI在业界和学术界都非常火爆，并被普遍认为是AI应用的爆发方向。那么作为AI基础设

欢迎来到AI应用探索，这里专注于探索AI应用。AIAgent与AgenticAI都是目前火热的AI应用方式，小到各种工具，大到企业应用系统，无不充斥着使用AIAgent或AgenticAI来改造一遍的期望。那么，究竟何为AIAgent？AgenticAI又是何方神圣？他们又有什么区别和联系呢？先看下他们基本的概

AgenticDesignPatternshttps://www.deeplearning.ai/the-batch/how-agents-can-improve-llm-performance/?ref=dl-staging-website.ghost.io Reflection:TheLLMexaminesitsownworktocomeupwithwaystoimproveit. ToolUse:TheLLMisgiventoolssuch

在人工智能浪潮席卷全球的今天，企业如何利用AI释放数据潜能、实现数字化转型已成为决胜关键。作为行业领先的科技巨头，Salesforce与AWS的战略合作再次将AgenticAI推向商业创新的前沿。仅一年时间，这两家公司就在数据与AI集成方面取得了突破性进展，为企业和消费者带来了全新的智能体

AgenticPatterns项目：包含AndrewNg在其DeepLearning.AI博客文章系列中定义的4种Agentic模式的从头实现，主打去框架化：没有LangChain，没有LangGraph，没有LlamaIndex，没有CrewAI。对LLMAPI调用纯粹而简单。反思模式：ReflectionPattern这是一个非常基本的模式，但尽管它很简

AgenticDesignPatternshttps://www.deeplearning.ai/the-batch/how-agents-can-improve-llm-performance/?ref=dl-staging-website.ghost.ioReflection:TheLLMexaminesitsownworktocomeupwithwaystoimproveit. ToolUse:TheLLMisgiventoolssuchas

传统的人工智能自动化主要侧重于基于规则的系统和用于处理特定任务的狭义人工智能应用。虽然这些方法在许多情况下都很有效，但它们通常难以应对需要适应性和情境理解的复杂、多面流程。进入代理工作流—一个突破性的范例，有望将企业自动化推向新的高度。通过利用多个协同

第一阶段：NaiveRAG架构设计大型语言模型（LLMs）虽然展现出卓越的性能，但在处理特定领域或知识密集型任务时，存在一些挑战，比如：产生虚假信息、知识陈旧以及推理过程的非透明性和不可追溯性。RAG技术作为一种有希望的解决方案，通过融合外部数据库的知识，有效应对了这些问题。它显著

文章目录一、关于llama-agentic-system二、LLama代理系统安装和设置指南1、创建Conda环境2、运行FP83、作为包安装4、测试安装5、下载检查点（或使用现有模型）6、配置推理服务器配置7、运行推理服务器8、配置代理系统9、为工具添加API密钥10、启动应用程序并与服务器交互11