_智能旅游助手“——基于国产llm的RAG及Agent开发的智能体设计.zip

文件编号：d0009 Dify工作流汇总 https://datayang.blog.csdn.net/article/details/131050315 工作流使用方法 https://datayang.blog.csdn.net/article/details/142151342 https://datayang.blog.csdn.net/article/details/133583813 更多工具介绍 项目源码搭建介绍： 《我的AI工具箱Tauri+Django开源git项目介绍和使用》https://datayang.blog.csdn.net/article/details/146156817 图形桌面工具使用教程： 《我的AI工具箱Tauri+Django环境开发，支持局域网使用》https://datayang.blog.csdn.net/article/details/141897682

在计算机科学和人工智能领域，多模态交互（Multimodal Interaction）指的是系统能够通过多种感知方式，如视觉、听觉、触觉等，与用户进行互动。Agent AI，即代理人工智能，是一种新兴的研究领域，它关注于创建能够在不同领域和应用中感知并采取行动的智能代理系统。在多模态AI系统的未来发展中，将这些系统具体化为在物理和虚拟环境中的代理，是提高它们交互性的一种很有前景的方法。通过使用现有的基础模型作为具体化代理的基础构建块，模型能更容易地处理和解释视觉和上下文数据，这对于创建更为复杂和情境感知的AI系统至关重要。 李飞飞教授作为“斯坦福AI教母”，在多模态智能代理领域做出了显著的贡献。她的研究团队开发了一套Agent AI系统框架，其不仅能在现实世界中进行多模态的理解，还通过现实-不可知训练方法，利用生成式AI和多种独立数据源，使得大型基础模型能够应用于物理和虚拟世界。Agent AI项目不仅推动了多模态交互技术的发展，而且展示了它成为实现通用人工智能（Artificial General Intelligence，简称AGI）的潜在途径。 Agent AI系统的框架设计目的是为了在广阔的领域和应用中感知和行动，其采用了代理范式作为接近AGI的路径。这类系统在处理多模态数据（如用户行为、环境物体、声音表达和整体情绪等）方面具备极高的能力，这使得它们能够向代理提供信息并指导其在给定环境中的响应。例如，一个能够理解用户动作、人类行为、环境对象、音频表达和场景情绪的系统，能够更好地为代理提供决策依据。此外，为了加快基于代理的多模态智能研究，研究者定义了“Agent AI”作为一个交互式的智能代理类别。 Agent AI系统的关键优势在于其跨现实训练方法，即通过在现实世界和虚拟世界共享的数据上进行训练，从而使得训练好的模型可以跨领域使用。这种训练方法克服了过去在特定情境下设计的AI系统难以适配到新环境的问题。Agent AI的研究成果不仅在学术界引起高度关注，还对商业应用产生了深远影响，例如，微软研究院在Redmond的团队和其他学术机构合作，共同推动了这一领域的研究进展。 多模态AI系统的泛滥可能会成为我们日常生活的一个普遍现象。因此，使这些系统更具互动性的方法是将它们具体化为在物理和虚拟环境中的代理。目前，系统借助现有的基础模型作为构建具体化代理的基本构建块。将代理嵌入到这样的环境中，有助于模型处理和解释视觉和上下文数据，这对于创建更加精细和情境感知的AI系统至关重要。 Agent AI作为一种新型的多模态交互研究方向，为人工智能系统提供了一种新的设计和应用范式。通过对不同领域的深入理解和处理能力，Agent AI将成为未来人工智能研究和应用中的一个重要领域，特别是在推动通用人工智能发展的进程中，起到了推动和创新的作用。

在CentOS 8操作系统上部署Zabbix 7.0 LTS监控系统，并通过PostgreSQL作为后端数据库来实现网络监控的全过程，包含了从系统准备、软件安装、配置数据库、Zabbix服务器的配置安装、到不同操作系统上agent的安装等一系列详细步骤。 需要对CentOS 8进行基本的环境准备，这包括更新系统的软件包、设置静态IP地址、关闭防火墙和SELinux，以确保Zabbix服务可以正常运行而不受安全设置的限制。接着，在安装Zabbix之前，需要先安装PostgreSQL数据库系统，因为Zabbix 7.0 LTS支持使用PostgreSQL作为其数据存储解决方案。安装过程中需要配置数据库的监听地址和访问权限，确保Zabbix服务器可以连接到数据库。 安装PostgreSQL后，开始安装Zabbix服务器。Zabbix服务器安装分为两个部分，首先是Web界面的安装，这通常包括PHP及其扩展的安装，以及Web服务器（如Apache或Nginx）的配置。接着是Zabbix软件包本身的安装，需要从官方源下载并安装Zabbix的服务器软件包，包括前端和后端服务。 Zabbix服务器安装完成后，就是配置阶段。在PostgreSQL数据库中创建Zabbix需要的数据库和用户，导入初始架构和数据。然后在Zabbix服务器上配置数据库连接，包括数据库类型、主机名、用户名和密码等。还需要配置PHP环境、时区和语言设置等，以满足监控系统的本地化需求。此外，配置邮件服务器用于发送警报通知，设置相关的报警媒介。 在完成Zabbix服务器的配置后，需要安装不同操作系统的agent。agent的安装和配置步骤在不同系统间有细微差别，但是基本原理相同。对于Linux系统，需要从Zabbix官方源下载agent包，并进行安装和配置，重点包括agent的主机名称、服务器地址、秘钥等。Windows系统下安装Zabbix agent则需要额外下载并安装Windows版本的agent，并进行配置。 配置agent后，需要在Zabbix服务器上添加主机和监控项，设置监控模板，以便agent可以向服务器发送监控数据。对于Windows系统，还可以通过SNMP或WMI来实现对系统的监控。 对于整个监控系统来说，网络监控是非常重要的一部分。需要在网络的关键位置部署SNMP陷阱接收器、网络流量监控以及网络设备的健康状态检查等。通过Zabbix的网络监控功能，管理员可以实时了解整个网络的运行状态，及时发现网络异常并作出响应。 完成上述所有步骤后，Zabbix监控系统就能够正常运行了。此时管理员需要定期检查日志文件，确保Zabbix服务的稳定运行，并对监控项和触发器等进行定期的维护和优化。

内容概要：本书《Agentic Design Patterns》系统介绍了构建智能AI代理系统的核心设计模式，涵盖提示链、路由、并行化、反思、工具使用、规划、多代理协作、记忆管理、异常处理、人机协同、知识检索（RAG）、代理间通信等关键技术。通过结合Google ADK等实际代码示例，深入讲解了如何构建具备自主决策、动态适应与容错能力的智能体系统，并强调了在金融、医疗等高风险领域中责任、透明度与可信度的重要性。书中还探讨了大模型作为推理引擎的内在机制及其在代理系统中的核心作用。; 适合人群：具备一定AI和编程基础的研发人员、系统架构师、技术负责人，尤其是从事智能系统、自动化流程或AI产品开发的1-3年经验从业者；对AI代理、多智能体系统感兴趣的进阶学习者也适用。; 使用场景及目标：① 掌握如何设计高效、可靠、可扩展的AI代理系统；② 学习在复杂任务中应用并行执行、错误恢复、人机协同等关键模式；③ 理解大语言模型作为“思维引擎”的工作原理及其在智能体中的角色；④ 构建适用于金融、客服、自动化运维等现实场景的鲁棒AI系统。; 阅读建议：本书以实践为导向，建议读者结合代码示例动手实操，尤其关注ADK框架下的代理构建方式。学习过程中应注重理解设计模式背后的原则而非仅复制代码，并思考如何将这些模式应用于自身业务场景中，同时重视系统安全性、伦理规范与工程稳健性。

甲子光年2025中国AI Agent行业研究报告 一、引言 在人工智能技术迅猛发展的今天，AI Agent作为人工智能领域的重要分支，已经在诸多行业展现出强大的应用潜力。AI Agent，即人工智能代理，是指能够自主完成特定任务的软件程序，它具备一定的智能性、自主性和适应性，能够根据环境的变化做出决策并执行相应的任务。本报告将重点探讨中国AI Agent行业的发展现状、未来趋势、关键技术、应用场景以及面临的挑战和机遇。 二、行业发展现状 中国AI Agent行业起步较晚，但近年来随着人工智能技术的不断突破和政府政策的有力支持，行业发展迅速。目前，中国的AI Agent技术已在金融、医疗、教育、电商、家居等多个领域得到应用。企业数量和市场规模持续扩大，投资热情高涨，各行业对于AI Agent的需求日益增长。 三、未来发展趋势 随着技术的进步和应用的深入，预计未来AI Agent将朝着更加智能化、个性化的方向发展。一是智能程度的提升，通过深度学习、强化学习等先进技术，AI Agent能够更好地理解用户需求，提供更加精准的服务。二是个性化服务的增强，AI Agent将能够根据用户的行为习惯和偏好，提供定制化的解决方案。三是跨领域的整合，AI Agent在不同领域的应用将趋于融合，形成更为复杂和综合的服务体系。 四、关键技术分析 AI Agent的发展离不开关键技术的支持，主要包括自然语言处理、知识图谱、机器学习、语义理解等。自然语言处理技术让AI Agent能够理解并处理人类语言，知识图谱帮助AI Agent存储和管理知识，机器学习使得AI Agent具备学习能力，语义理解则赋予AI Agent理解上下文和语境的能力。这些技术的融合与迭代，为AI Agent提供了持续优化和升级的基础。 五、应用场景分析 AI Agent应用场景多样，各具特色。在金融领域，AI Agent可为客户提供个性化理财建议；在医疗领域，AI Agent能够辅助医生进行疾病诊断和治疗方案设计；在教育领域，AI Agent作为智能教学助手，可提供个性化学习方案；在电商领域，AI Agent可作为虚拟客服，提供24小时在线服务；在家居领域，AI Agent能够控制家居设备，实现智能化生活。 六、行业挑战与机遇 虽然AI Agent行业前景广阔，但也面临一系列挑战。技术层面，如何提升AI Agent的智能化水平和自主性是一大难题；应用层面，如何将AI Agent技术与传统行业深度融合，实现产业升级，同样考验着企业和研究机构的智慧。机遇方面，政策的支持、市场的广阔需求以及技术的不断突破为AI Agent行业的发展带来了无限可能。 七、结语 AI Agent作为人工智能技术的重要应用，正逐步渗透到社会生活的各个领域，推动着新一轮的智能化变革。中国在AI Agent领域虽然起步较晚，但发展势头迅猛，未来有望在世界范围内取得领先地位。展望未来，中国AI Agent行业将在技术创新、产业升级和应用拓展中不断前行，为经济发展和社会进步做出重要贡献。

杰理701N开发包SDK是一个针对可穿戴设备手表领域的软件开发工具包，该SDK主要包含了一系列的纯代码资源，供开发者进行二次开发，以便能够快速地创建出符合特定需求的可穿戴应用程序或设备功能。该SDK的目标用户群体为软件开发者，尤其是那些专注于智能手表和类似可穿戴设备的开发人员。 杰理701N作为一种可穿戴设备，它的SDK包中必然包含了一系列的开发组件。这些组件可能包括各种接口定义文件、库文件、示例代码、文档说明等，目的是为了简化开发流程，提升开发效率，以及保证开发出的应用程序具备更好的性能和兼容性。开发人员可以通过这些代码组件了解如何与硬件进行交互，如何实现用户界面，以及如何处理数据等。 使用杰理701N开发包SDK，开发者能够获得的不仅仅是代码，还可能包括一些必要的工具和框架。例如，可能会包括一个专门的集成开发环境(IDE)插件，用于快速构建、调试和测试应用程序。除此之外，还可能提供一些设计好的用户界面(UI)模板，供开发者直接使用或修改，以适应自己的应用设计需求。 由于杰理701N是一种手表型的可穿戴设备，因此其SDK包很可能会对蓝牙通信、传感器数据处理、触摸屏幕交互等关键功能提供深入的编程支持。这些功能是手表类设备的基本功能，因此是开发者在进行应用开发时必须要面对的技术挑战。SDK包中的代码示例和API文档将会是开发者理解和实现这些功能的重要资源。 除了纯粹的技术支持外，杰理701N开发包SDK也可能会涉及一些应用层面的内容，比如健身数据追踪、健康监测、消息通知等，这些功能在现代智能手表中变得越来越常见。开发者可以根据自己的创意和用户需求，利用SDK中的工具和库来扩展这些功能，或者开发出全新的应用功能。 值得一提的是，杰理701N开发包SDK的文件结构和命名规则应当清晰明了，以方便开发者快速定位到所需的组件。例如，在压缩包内可能会有诸如"interfaces"、"libraries"、"examples"、"documentation"等目录，这些目录下存储着对应类型的文件。压缩包的文件名称列表中可能就包含了"SDK"这一关键字，表明该压缩包是整个SDK的集合。 此外，使用杰理701N开发包SDK进行开发时，开发者需要关注其兼容性问题。由于可穿戴设备的种类繁多，不同设备的硬件规格和操作系统可能存在差异，因此在开发过程中需要确保代码能够在目标硬件上正常运行。为此，SDK中可能会包含多个版本的库文件，以适应不同的硬件和操作系统版本。 在开发的过程中，开发者还应当注意应用的安全性和隐私保护。智能手表等可穿戴设备通常会处理一些个人健康数据，因此在设计应用时，开发者需要确保数据的安全性，遵守相关的法律法规，保护用户的个人隐私。SDK包可能也会提供一些安全框架和加密工具，帮助开发者更好地保护用户数据。 杰理701N开发包SDK是一个功能丰富的工具包，它为开发者提供了一站式的解决方案，从代码资源到开发框架，从安全机制到应用层面的支持，全面覆盖了智能手表应用开发的各个方面。开发者可以借助这个SDK高效地构建出功能丰富、运行稳定的智能手表应用程序。

内容概要：本文系统性地介绍了MCP（Memory-Centric Planning，记忆中心化规划）范式的核心概念、技术架构和开发流程。MCP范式旨在解决传统AI Agent（规则驱动型和数据驱动型）在灵活性、规划能力和场景适应性方面的不足。它通过将长期记忆和短期记忆结合，实现实时推理和策略调整，并采用模块化架构（感知、记忆、规划、执行）。文章详细讲解了基于Python的MCP开发入门，包括搭建记忆模块、构建规划模块和整合执行闭环。最后，通过智能客服、自动驾驶和金融分析三个行业的实战案例，展示了MCP范式在多场景下的应用效果和优势，如用户满意度提升、行驶安全性和收益率提高等。; 适合人群：对AI Agent开发感兴趣的初学者以及有一定编程基础的研发人员。; 使用场景及目标：①理解MCP范式的原理和优势；②掌握基于Python构建MCP Agent的具体步骤；③学习MCP范式在不同行业场景中的应用实践。; 其他说明：本文不仅提供了理论知识，还结合实际案例进行讲解，建议读者跟随文中提供的代码示例进行实践操作，以便更好地理解和掌握MCP范式的开发方法。

Agent技术是一种先进的分布式人工智能（Distributed Artificial Intelligence）概念，它代表了一个自主、智能且能够与环境和其他Agent交互的实体。在变频器故障诊断系统中，Agent技术的应用展现了其在工业自动化领域的强大潜力。变频器是现代工业设备中广泛使用的电气控制装置，用于调整电机的运行速度和性能。然而，变频器可能会遇到各种故障，如过电压、过电流、温度过高或硬件损坏等，这些故障可能导致设备停机，甚至造成更大的损失。 将Agent技术融入变频器故障诊断系统，可以实现更高效、更准确的故障检测和处理。Agent通常具备以下特性： 1. 自主性：每个Agent都有自己的目标和决策能力，可以根据预设规则或学习机制独立执行任务。 2. 交互性：Agent之间可以通过消息传递进行通信，共享信息，协同解决问题。 3. 动态适应性：Agent能适应不断变化的环境，如变频器工况变化或故障模式的演变。 4. 学习与推理：Agent能通过机器学习算法从历史数据中学习，提高故障识别的准确性。 5. 分布式：Agent分布在系统的不同节点，分散处理任务，降低单点故障的风险。 在变频器故障诊断中，不同的Agent可能扮演不同的角色： 1. 监测Agent：负责实时采集变频器的运行数据，如电流、电压、温度等，并对这些数据进行初步分析。 2. 诊断Agent：根据监测Agent提供的数据，运用故障诊断模型进行深度分析，识别潜在的故障模式。 3. 预警Agent：当检测到可能的故障时，提前发出预警，为维修人员提供充足的时间准备。 4. 决策Agent：在故障发生后，提供最佳的故障处理策略，如切换备用设备、调整运行参数等。 5. 学习Agent：收集故障案例，持续优化故障诊断算法，提升系统的自我学习能力。 2007ZDH2007LW11001133.pdf这份文档很可能详细介绍了2007年一个具体的技术案例，阐述了如何将Agent技术应用于变频器故障诊断系统中，包括系统架构设计、Agent的功能划分、实际效果以及可能遇到的挑战和解决方案。通过对这份文档的深入阅读，读者可以更深入地理解Agent技术在实际工业场景中的应用和价值。 总结来说，Agent技术在变频器故障诊断系统中的应用，不仅可以提高故障检测的效率和准确性，还能实现故障的早期预警和智能决策，对于保障工业生产的安全稳定具有重要意义。通过不断的学习和优化，Agent技术有望在未来扮演更加关键的角色，推动工业自动化和智能化的发展。

基于深度强化学习算法的电力市场决策建模：DDPG策略在发电商竞价中的应用研究,基于深度强化学习算法的电力市场竞价策略建模程序代码研究——深度探索DDPG在发电商竞价决策中的应用,基于Agent的电力市场深度决策梯度(深度强化学习)算法建模程序代码 基于DDPG（深度确定性梯度策略）算法的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 ,DDPG算法;深度强化学习;电力市场;发电商;竞价,基于DDPG算法的电力市场深度决策建模程序代码 在电力市场中，竞价策略对发电商的利润和市场的整体效率具有重要影响。近年来，随着深度强化学习算法的发展，发电商竞价策略的研究进入了一个新的阶段。深度强化学习算法，尤其是深度确定性梯度策略（DDPG），在处理连续动作空间的复杂决策问题时表现出了独特的优势。本研究旨在探讨DDPG策略在电力市场发电商竞价中的应用，通过构建基于DDPG的竞价模型，实现在动态变化的电力市场环境下，发电商的最优竞价策略。 深度强化学习结合了深度学习和强化学习的优点，能够处理高维状态空间和动作空间的决策问题。在电力市场中，发电商需要根据市场的实时供需情况、竞争对手的行为、成本信息等多维信息做出决策，这为深度强化学习提供了良好的应用场景。DDPG算法通过使用深度神经网络来近似策略函数和价值函数，能够处理连续动作空间，并通过与环境的交互来学习最优策略。 在电力市场竞价模型中，发电商需要决定在每个时段提供多少电能以及相应的报价。一个有效的竞价策略能够帮助发电商在满足市场需求的同时最大化其利润。DDPG算法通过构建一个智能体（Agent），使其在与电力市场环境的交互中学习到最优的竞价策略。智能体通过经验回放和目标网络技术来稳定学习过程，并采用actor-critic架构来平衡探索和利用。 研究中，发电商的竞价模型考虑了市场电价的波动、发电商的成本结构、竞争对手行为等因素，通过模拟电力市场环境的动态变化，评估DDPG算法在不同场景下的性能。实验结果表明，基于DDPG算法的竞价策略能够在复杂的市场环境下实现高效的资源分配和利润最大化。 此外，本研究还对DDPG算法在电力市场竞价中的应用进行了深入的分析，探讨了算法参数的调整对策略性能的影响，以及如何提高算法的稳定性和收敛速度。研究成果不仅为发电商提供了一种新的竞价策略设计方法，也对电力市场运营机构和监管机构提供了决策支持，帮助其更好地理解和预测市场参与者的行为。 研究成果的文档包括了对DDPG算法理论基础的介绍、电力市场竞价环境的建模、算法实现的具体步骤、实验设计和结果分析等部分。此外，还提供了相关程序代码的实现细节，为其他研究者或实际操作者提供了可复现的研究成果和实践指导。 电力市场竞价模型和策略的研究对于提升电力市场运行效率、促进清洁能源的消纳、保障电力系统的稳定运行具有重要意义。随着深度强化学习技术的不断进步，未来在电力市场中的应用前景将更加广阔，值得进一步深入探索。