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通过火山引擎 AI 一体机-DeepSeek 版，企业可以将各类业务场景运行其上，火山引擎也为各类业务场景提供智能体编排、知识库检索、联网搜索等功能，以提高工作效率。例如在金融、政府服务这类对服务质量要求较高的智能客服场景中，可通过火山引擎 AI 一体机-DeepSeek 版调取 DeepSeek R1模型进行服务，并通过开源嵌入模型和重排模型支撑的知识库检索能力，保障服务质量，提升服务效率。金融
就算完全没有编程基础，也能在扣子平台上快速搭建一个 AI 智能体。下面我就用“虚拟女友”智能体，给你做个示范，带你一步步在扣子平台上，打造属于你自己的 AI 智能体。当你和它聊天时，它总是会用温暖的话语给予人们关怀、鼓励，让人持续感受到支持与动力。第一步：创建一个智能体1. 先登录扣子平台。2. 在页面左上角找到“⊕”按钮并点击。3. 填写好你的智能体名称和功能简介，然后在“图标”旁边的“生成”按
和大模型不同，大模型主要处理语言、被动响应，而 AI Agent 能主动做事，还能多模态交互，应用在很多复杂场景里。现在 AI Agent 还在发展，有单智能体、多智能体，还有不同设计方式，像反思、用工具、做规划、多智能体协作等。技术上，让 AI Agent 更聪明，推理、规划、执行、交互等能力都变强；它没在底层模型创新，而是整合优化工具链，实现任务全链路自主执行，应用在零售、金融等多个领域，给行
《DeepSeek企业落地应用讲义精华全版》是一份259页的实用指南，全面介绍大模型在企业中的落地应用。内容涵盖四大核心模块：特征价值篇、交互生成篇、智能增强篇和部署开发篇，详细讲解文本生成、行业报告撰写、PPT制作、视频创作及3D建模等场景应用。特别针对企业需求，深入分析本地知识库搭建、智能体开发等技术方案，对比RAG检索增强与微调技术选择，并提供相关工具框架说明。该资料已免费开放下载，包含完整
本文通过使用Dify平台的工作流编排功能，结合阿里百炼的大型语言模型（如qwen2.5-14b-instruct等），成功打造了一个专属的AI数据分析师。能够根据用户提供的自然语言问题生成对应的SQL查询语句，并通过部署好的API服务执行这些查询，最终由另一个LLM节点对查询结果进行专业的数据分析和可视化展示。可以统计创作唐诗最多的作者、分析唐诗中特定元素的出现频率，以及联合查询作者信息与作品数量
山东智慧云通网络科技有限公司成立于 2018 年，是一家专注于人工智能应用创新和工业互联网智能化解决方案的高新技术企业。智慧云通深耕钢铁、化工、制造业、政务等多个行业，凭借卓越的技术研发能力和行业洞察力，为客户提供解决方案和产品。在AI 智能体应用领域，公司以智能决策和自动化执行为应用目标，通过AI 智能体，实现工业制造优化、智慧城市管理和智能化服务等不同场景的应用，提升行业效率与智能化水平。公司
OpenManus作为开源项目，虽然在功能完整性和稳定性上还有待完善，但它为开发者提供了一个低成本接触先进AI技术的机会。未来，随着社区的不断贡献和改进，这类智能体工具将会更加成熟，并在教育、办公、生活等领域发挥更大作用。如果你对AI智能体开发感兴趣，不妨试试OpenManus！同时，也欢迎在评论区分享你的使用体验或提出问题，共同探讨AI技术的无限可能。
《AI智能体实战开发教程（从 0 到企业级项目）》课程国庆全网首发上线！这是一门100%已完成的企业级AI实战课程，包含60节精心打造的实战内容。课程集成DeepSeek-V3 671B大模型、LangGraph工作流、Qdrant向量数据库等前沿技术，教你构建具备智能对话、情感分析、意图识别和多工具调度能力的钉钉智能助手。学员将掌握从系统设计、Flask架构集成、提示词工程到Docker容器化部
随着大模型的不断发展与普及，很多人已经明显体会到，大模型LLM在简单的办公场景应用已经非常成熟，但在一些复杂的业务场景，却很难落地应用。要想实现这一目标，需要很多专业的技术支持。由此，催生了大量AI Agent的需求，但是很多人对Agent的理解依旧停留在过去，实际上技术生态的不断发展完善，已经进入到了新的形态。随着Deepseek-R1的开源，使得很多传统公司有机会自己部署大模型，近距离使用高性
同时，阿里巴巴、百度、华为和腾讯等科技企业也看到了DeepSeek的潜力，纷纷为企业提供智能体开发平台和现成的应用模板，进一步推动了DeepSeek在行业内的普及和应用。例如，有媒体曾报道DeepSeek在医疗行业的应用案例，展示了其通过深度剖析病历数据预先判断病人可能罹患特定疾病的能力，这进一步增强了市场对DeepSeek的信心。例如，有研究机构曾对DeepSeek的时间序列预测模型进行原理解析
本文系统介绍了大模型训练的微调方法，包括prompt tuning、prefix tuning、LoRA、p-tuning和AdaLoRA等技术方案。详细解析了基于DeepSpeed框架结合LoRA技术的实现代码，并介绍了Petals分布式训练框架。文章还提供了大模型AI学习的完整路径，包括提示词工程、RAG系统、智能体开发等核心内容，以及从初阶应用到商业闭环的四个阶段学习计划。最后分享了包含大模
读者重现本书案例博文。
Dify是一款面向技术开发者的智能体工作流编排低代码平台，支持本地化部署和自定义模型集成。文章详细介绍了在Windows环境下配置Dify的完整流程：1)安装OLLAMA本地模型服务并加载DeepSeek-R1等推理模型；2)部署Docker容器环境；3)配置Dify系统集成各类AI模型（包括通义千问的rerank模型）；4)演示了知识库构建、工作流编排及语音交互等核心功能实现。相比零代码平台"扣
APO 专为可观测性领域打造了工作流编排平台。
智能体(Al Agent)是大模型与业务应用的桥梁，智能体=大模型+知识库+业务系统API+工作流编排。
在 AI 智能体开发的过程中，RAG（Retrieval-Augmented Generation） 和 功能调用（Function Calling） 已经成为两种至关重要的模式。RAG 通过结合检索技术和生成模型的强大能力，使智能体能够实时从外部数据源获取信息，并在生成过程中增强其知识深度和推理能力。Function Calling模式为智能体提供了调用外部工具的能力，极大地扩展了其应用范围。智
