23 篇文章带有标签 “智能体”

LangFuse（模型监控）

LiteLLM（模型管理）

SmolAgents（使用及工作原理）

LangFuse（查看模型的输入和输出）

• A practical guide to building agents

什么是智能体？

传统软件帮助用户简化和自动化工作流程，而智能体则能够以高度独立的方式代表用户执行这些工作流程。

智能体是能够独立代表您完成任务的一种系统。

工作流程是指为了实现用户目标而必须执行的一系列步骤，无论是解决客户服务问题、预订餐厅、提交代码变更，还是生成报告。

那些集成了大语言模型（LLM）但并未用其控制工作流程执行的应用程序（例如简单聊天机器人、单轮对话LLM或情感分类器）不属于智能体。

具体来说，智能体具备以下核心特征，使其能够可靠且一致地代表用户行动：

1. 它利用LLM来管理工作流程的执行并做出决策。它能识别工作流程何时完成，并在需要时主动修正行为。如果执行失败，它可以停止操作并将控制权交还给用户。
2. 它能够调用多种工具与外部系统交互（既用于获取上下文信息，也用于执行操作），并根据工作流程的当前状态动态选择合适工具，同时始终在明确定义的边界内运行。

何时应该构建智能体？

构建智能体需要重新思考系统如何决策和处理复杂性。与传统自动化不同，智能体特别适合那些传统确定性和基于规则的方法无法胜任的工作流程。

以支付欺诈分析为例：传统的规则引擎像一份检查清单，根据预设条件标记交易；而基于大语言模型的智能体则更像经验丰富的调查员，它能评估上下文、捕捉细微模式，即使没有明确违反规则也能识别可疑行为。

Cline 和模型上下文协议 (MCP) 服务器：增强 AI 能力

快速链接：

• 从 GitHub 构建 MCP 服务器
• 从头开始构建自定义 MCP 服务器

本文档解释了模型上下文协议 (MCP) 服务器的功能以及 Cline 如何帮助构建和使用它们。

概述

MCP 服务器充当大型语言模型 (LLM)（如 Claude）与外部工具或数据源之间的中介。它们是向 LLM 提供功能的小程序，使其能够通过 MCP 与外部世界交互。MCP 服务器本质上就像 LLM 可以使用的 API。

核心概念

MCP 服务器定义了一组"工具"，即 LLM 可以执行的函数。这些工具提供了广泛的功能。

MCP 的工作原理：

• MCP 主机发现连接的服务器的功能并加载它们的工具、提示和资源。
• 资源提供对只读数据的一致访问，类似于文件路径或数据库查询。
• 安全性由服务器隔离凭证和敏感数据来确保。交互需要明确的用户批准。

使用场景

MCP 服务器的潜力非常广阔。它们可以用于多种用途。

以下是 MCP 服务器的一些具体使用示例：

• Web 服务和 API 集成：
  • 监控 GitHub 存储库的新问题
  • 根据特定触发器发布 Twitter 更新
  • 检索基于位置的服务的实时天气数据

• 浏览器自动化：
  • 自动化 Web 应用程序测试
  • 抓取电子商务网站进行价格比较
  • 为网站监控生成截图

• 数据库查询：
  • 生成每周销售报告
  • 分析客户行为模式
  • 为业务指标创建实时仪表板