1.什么是Agents?        Agents是一个具有智能功能的智能体，它使用LLM和工具来执行任务。        Agents核心思想是使用LLM来选择要采取的一系列动作。在链式结构中，一系列动作是硬编码的（在代码中）。在Agents中，使用语言模型作为推理引擎来确定要采取的

引言在人工智能领域，构建一个能够理解并响应用户需求的智能助手是一项挑战性的任务。PhiData作为一个开源框架，为开发者提供了构建具有长期记忆、丰富知识和强大工具的AI助手的可能性。本文将介绍PhiData的核心优势、应用示例以及如何使用PhiData来构建自己的AI助手。PhiData的设

目录： 1、全球AIAgent产品盘点 2、概览：基于LLM的自主智能代理，朝AGI更进一步 3、技术篇：以LLM为基座，拓展感知和行动等功能模块 4、Agent智能体的工作过程 5、市面上Agent主要呈现1、 全球AIAgent产品盘点：详细点击 开源产品： AwesomeAIAgents：开源ai-agents列

做了这么久的Agent平台，是时候回忆、总结一下了。Agent是什么开始学习细节之前，我们先来对Agent有一个大致的概念我们以这张图来开场，图上分别从多个角度罗列了Agent相关的产品。从这么多产品我们不难看出，Agent的市场确实很大，可以涵盖到方方面面，那Agent到底是什么呢。我先

上篇文章《【大模型应用篇2】提示词实践-短剧文案》我们演示了提示词的应用场景,但是仅仅依靠提示词,无法应对现实生活中复杂场景,比如我们在大模型上制定了旅游计划,但是还要到各个平台查询最新的机票、酒店等,然后进行预订,再比如在2023年，中国的平均每日出生人口是多

Unity的机器学习工具包ML-Agents还是挺好用的，但是其Python后端在安装的过程中会出一些问题，在这里记录一下。为了方便多Python环境管理，我在搭建环境的时候使用了Anaconda包管理器。目前ML-Agents支持的Python版本为3.10.12，版本过高或过低都可能会缺少对应的依赖。打开一个PowerShe

介绍：https://medium.com/nerd-for-tech/an-introduction-to-machine-learning-with-unity-ml-agents-af71938ca958官方地址：https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents

七月份的时候，我们推出了AgentsforAmazonBedrock 预览版。如今，AgentsforAmazonBedrock 全面上市。AgentsforAmazonBedrock通过编排多步任务，有助于您加速生成人工智能（AI）应用程序的开发。代理使用基础模型（FM）的推理功能将用户请求的任务分解为多个步骤。他们使用开

   开发者朋友们大家好：这里是「RTE开发者日报」，每天和大家一起看新闻、聊八卦。我们的社区编辑团队会整理分享RTE（RealTimeEngagement）领域内「有话题的新闻」、「有态度的观点」、「有意思的数据」、「有思考的文章」、「有看点的会议」，但内

C6群体智能核心思路：大自然中的一些社会系统尽管由简单的个体组成，却表现出智能的集体行为。称Agents为“智能体”。对问题的智能解决方案，自然地涌现于这些个体的自组织和交流之中。整个系统的行为是自下而上的，遵循简单规则的简单Agents生成复杂的结构/行为，且Agents不遵循

Blog链接：https://blog.51cto.com/13969817从ChatGPT问世后，微软的Microsoft365权限产品也陆续拥抱AI，比如PowerVirtualAgents就可以使用生成式AI在几分钟内创建强大的聊天机器人，不需要开发人员的帮助，开箱即用的解决方案，快速地响应客户和员工的需求，适用于相关问题客服支持、相关产

摘要：最近强化学习需要用到tf-agents，记录一下使用过程遇到的问题。版本说明：tensorflow2.14.0gym0.23.0tf-agents0.17.0numpy1.24.0ale-py0.8.1

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python代码：基于DDPG（深度确定性梯度策略）算法的售电公司竞价策略研究关键词：DDPG算法深度强化学习电力市场发电商竞价说明文档：完美复现英文文档，可找我看文档主要内容：代码主要研究的是多个售电公司的竞标以及报价策略，属于电力市场范畴，目前常用博弈论方法寻求电力市场均衡，但

一、论文基本思想Figure1:Generativeagentscreatebelievablesimulacraofhumanbehaviorforinteractiveapplications.Inthiswork,wedemonstrategenerativeagentsbypopulatingasandboxenvironment,reminiscentofTheSims,withtwenty-fiveagents.Use

本文编译自LilianWeng的个人博客，Lilian现在是OpenAI的HeadofSafetySystems，之前还领导过OpenAI的AppliedAI团队。AIAgent被认为是OpenAI发力的下一个方向。OpenAI的联合创始人AndrejKarpathy在近期的一次公开活动上提到“相比模型训练方法，OpenAI内部目

本文是对https://developer.unity.cn/projects/6232aab0edbc2a0019dcfe38的补充,非原创.0.环境搭建创建虚拟环境,环境内安装ml-agents包等.安装Unity,克隆ML-Agentsgithub仓库至本地.1.打开场景并运行用Unity打开Githubclone下来的项目;具体就是打开Unit

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DMPC论文：《TrajectoryGenerationforMultiagentPoint-To-PointTransitionsviaDistributedModelPredictiveControl》摘要介绍了一种基于分布式模型预测控制（DMPC）的多智能体offline轨迹生成算法。通过预测未来状态并与附近的agents共享此消息，agent能够在朝着目标前

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相信使用过VmwareEsxi虚拟系统的网友们可能都偶尔遇到过，明明vmwareesxi用户名密码是正确的,管理网页却无法登录管理的现象。一、账号密码正常但无法登录现象:隔了一段时间没有登录，用服务器名或IP再登录Vmware的网页管理后台，输入正确的管理员用户名及密码，之前登录都非常正常

你以为你在思考人类早就可以用机器模拟蜂巢的行为，现在可以开始用AI模拟人的行为了。用海量人类语言训练的AI，理论上掌握了几乎所有的人类对话模式，语言的背后又是各种认知和逻辑。不同的人可以设定不同的特征，遗传和教育又会提供各种不同的多样性。个体行为，社区的集体行为加上环境

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环境：猎鹿博弈(即代理人要么选择有风险的合作政策，单独代理人选择会导致低收益；要么选择一个安全的合作政策，无论怎么样都会有安全收益)存在多个纳什均衡的环境h>c>=m>