Java与AI智能体：构建自主决策与工具调用的智能系统
一、 引言：从被动响应到主动执行的范式革命传统AI系统主要扮演被动响应的角色，而AI智能体则能够主动感知环境、制定计划并执行复杂任务序列。这种范式转变带来了全新的能力： 任务分解：将复杂目标拆解为可执行步骤 工具使用：调用外部API、数据库和系统服务 自主决策：基于上下文动态调整策略 持续学习：从执...
查询改写与工具精选
工具精选策略通过重排序与可选的查询改写，在请求发送至大语言模型前对工具列表进行预处理和筛选，可提升大规模工具集场景下的响应速度与选择精度，并降低Token成本。
AI解决方案的决策工具
现在公司用AI的地方会越来越多。数字化能让公司像原子一样精细运营，每天能对客户、产品、供应商、资产或交易做出上百万个决策。但是这些决策不能靠在电子表格上工作的普通人来完成。 我们把这些由AI驱动的精细决策叫做“微观决策”。这需要一个彻底的转变，从做决策变成“关于决策的决策”。你们得用规则、参数和算法在新的抽象层面上管理。这种转变正在每个行业和各种决策中发生。在这篇文章里，我们提供了一个框...
多MCP工具统一入口
MCP Tool组装功能支持用户通过虚拟MCP服务，在同一个虚拟MCP服务中添加来自多个MCP服务的工具，实现统一的MCP服务入口，避免分散管理多个MCP Server的复杂性。
AI-Compass Agent智能体技术生态：整合AutoGPT、LangGraph、CrewAI等前沿框架，构建自主决策工具调用的AI智能体系统
AI-Compass Agent智能体技术生态：整合AutoGPT、LangGraph、CrewAI等前沿框架，构建自主决策工具调用的AI智能体系统 AI-Compass 致力于构建最全面、最实用、最前沿的AI技术学习和实践生态，通过六大核心模块的系统化组织，为不同层次的学习者和开发者提供从完整学习路径。 github地址：AI-Compass：https://github.com/ting...
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AI与人类联手，智能排序人类决策：RLHF标注工具打造协同标注新纪元，重塑AI训练体验 在大模型训练的 RLHF 阶段，需要人工对模型生成的多份数据进行标注排序，然而目前缺乏开源可用的 RLHF 标注平台。 RLHF 标注工具 是一个简单易用的，可以在大模型进行 RLHF（基于人类反馈的强化学习）标注排序的工具，旨在帮助用户在友好的图形界面中对生成式模型生成的答案进行排序标注。 工具特...
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