Spring AI Alibaba实践|后台定时Agent
参考Langchain的这篇文章[1],面对目前我们常见Chat模式的Agent形态以外,还可以充分发挥Agent新的运行形态: 自主持续运行Agent:突破目前大部分AI应用依赖用户主动发起对话(Chat)聊天模式的限制。Agent通过监听环境信号(如:定时运行、消息事件、上下文变化),Agent作为智能体,按计划定时运行的特性在实际业务场景中非常有用。 Agen...
最佳使用实践参考_通义灵码_智能编码助手
通义灵码是JetBrains或VSCode集成开发环境(IDE)中嵌入的一款智能开发助手工具,旨在通过人工智能技术简化软件开发过程,提升开发效率。本文将介绍在开发过程中如何深度体验多种辅助功能。其主要功能包括:通用大模型问答、生成单元测试、提供场景优化、编写说明文档,以及根据您的代码生成高质量AI驱动的代码等。这些功能为开发者提供了显著的便利与效率提升。
文件编辑在后端场景的使用_通义灵码_智能编码助手
通义灵码文件编辑,具备多文件代码修改(Multi-file Edit)和工具使用(Tool-use)的能力,可以与开发者协同完成编码任务,如需求实现、问题解决、单元测试用例生成、批量代码修改等。本文聚焦于后端研发中的典型场景,提供包含代码生成、代码重构以及自动化测试编写等核心场景使用实践。同时,通过结合企业私域数据,可实现符合企业特定的个性化推荐与生成,显著提升研发效率与质量。
Spring AI Alibaba Graph:多智能体框架实践
一、Spring AI Alibaba 简介 Spring AI Alibaba 是一个开源项目,面向 Java 开发者提供人工智能应用开发框架。本文主要介绍 Graph 组件,该组件用于解决工作流与多位 Agent 的问题,主要包括两部分内容:一是介绍 Graph 组件的工作机制及基本原理;...
文件编辑在前端场景的使用_通义灵码_智能编码助手
通义灵码 文件编辑,具备多文件代码修改(Multi-file Edit)和工具使用(Tool-use)的能力,可以与开发者协同完成编码任务,如需求实现、问题解决、单元测试用例生成、批量代码修改等。本文聚焦于前端研发中的典型场景,例如文生代码、图生代码、前端自研组件的引入、前端自研组件的代码重构等核心场景使用实践。
AI模型推理服务在Knative中最佳配置实践
Knative和AI结合提供了快速部署、高弹性和低成本的技术优势,适用于需要频繁调整计算资源的AI应用场景,例如模型推理等。您可以通过Knative Pod部署AI模型推理任务,配置自动扩缩容、灵活分配GPU资源等功能,提高AI推理服务能力和GPU资源利用率。
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