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AI Agent智能应用从0到1定制开发(已完结12章)

AI agent是智能体的一种实现,特指那些应用了人工智能技术,尤其是机器学习和深度学习技术的智能体。这些智能体拥有处理复杂任务的能力,能够进行自然语言理解和生成、推理、规划等高级认知功能。...或者说,所有AI agent都是智能体,但并非所有智能体都是AI agent。智能体强调的是自主行动和环境交互的能力,而AI agent强调的是实现这一能力的先进人工智能技术。...一、LLM vs Agent虽然大语言模型的能力足够强大,但它依旧是被动的响应用户的指令,并且生成的效果取决于使用者如何使用它。而AI Agent(智能代理)的出现,将改变这一现状。...应用的功能这些应用的功能有以下几点:AutoGPT:它可以利用 GPT-4 或 GPT-3.5的强大能力自主创建和处理各种工作,比如报告创作、内容创建和数据分析等。...优缺点这些应用的优缺点有以下几点:优点:这些应用都利用了最先进的人工智能技术,为用户提供了方便、快捷、高效和有趣的服务。它们都有很强的自主性和学习能力,可以根据用户的需求和反馈进行调整和优化。

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    AI大模型应用开发实战(05)-AI时代应用开发破局!

    怎么想、怎么做,全在乎自己「不断实践中寻找适合自己的大道」 后端应用级开发者该如何拥抱 AI GC?就是在这样的一个大的浪潮下,我们的传统的应用级开发者。...再往下看 3 AI原生应用 不管是ToB还是ToC,这块儿是大量机会,给到我们这些传统做互联网、科技公司、应用开发公司包括科技创业公司,就有我们应用开发者大量的机会存在。...然后你只需要借助AI把你的创意变成相应的应用。所以说在这个时候其实是有大量的职业机会或大量应用开发的机会存在,也是说我们传统的应用开发者去快速转型跟上这个赛道的一个绝佳机会。...传统的应用开发者在转型做 AI GC 有 AI 软件工程师,即做 AI 应用,还不过瘾,还想去深度的话,那可能就是偏向了我们的 AI 本身开发,类似我们的视觉工程开发,然后自然语言开发,机器学习等,这都是我们的一些转型职业机会...然后我们要学会使用 AI。 应用级开发者,所谓的学会使用 AI,那和一般用户的使用 AI 还不一样。

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    AI应用开发,如此简单。

    关注公众号的盆友应该了解,我一直是在做一些AI应用层技术上的一些研究,这也是大部分人能够入局AI,了解AI的很好的方式,通过实战,从应用层开始,从自己做第一个AI应用开始,慢慢的就可以更加深入的了解。...这也是我以前学习互联网技术的学习方式,遥想当年,还在大学的我,对互联网充满好奇,也想自己做一个个人主页,于是,从HTML开始学,然后是CSS, 然后是后端开发,linux,系统架构等等,一直到现在成为一个资深的架构师...但目前AI学习对于很多人来讲,有一个最大的门槛,就是你连访问这些官方AI都如此的困难,而我因为自己的一个地理上的优势,比较方便使用各种最新的,流行的AI技术,并在此基础上,搭建了国内体验站 (https...经过了一段时间的沉淀,我总结和实现了以下的一些应用方向: 对于这几个方向,基于目前2个多月的系统稳定运行的积累,现在把这些能力通过标准的API开放出来,希望能够帮助更多的人进行AI的应用开发,具体包括以下四大方向和...可以方便搭建自己的chatGPT系统 二、midjourney画图的能力 以文生图api 以图生文api Blend合成图片api 获取图片seed api 体验站系统中的画图功能,都是基于此API开发

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    iOS开发中活动视图控制器UIActivityViewController的应用

    iOS开发中活动视图控制器UIActivityViewController的应用     在iOS开发中,UIActivityViewController常用来弹出分享面板,其实除了用来社会化分享,UIActivityViewController...还有一大应用是用来进行自定义行为。...先看如下示例代码: //活动内容 NSString * content = @"活动的内容"; //活动的url NSURL * url = [NSURL URLWithString...YES,会接着执行这个方法,开发者可以做些活动处理的准备 - (void)prepareWithActivityItems:(NSArray *)activityItems; //子类实现 返回一个视图控制器作为处理活动的模态视图...或者返回nil,则会执行这个方法来处理活动 活动处理完成后需要调用activityDidFinish方法 - (void)performActivity; //活动处理完成后需要调用这个方法 之后会通知

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    谷歌的AI应用开发之道

    因为从2019年Google I/O展现的新进展来看,谷歌几乎没有新推出什么软硬一体的AI新产品,反倒是各种基于手机的AI应用解决现实挑战。...而在最近的谷歌AI东京座谈会现场,两位谷歌AI产品经理也集中表达了这样一种产品开发之道: 尽可能手机就能用,而且最便宜的智能手机都能使用。...Julie说5G的进展是很好,但对于谷歌AI的应用打造来说,“帮助有限”。 因为她们希望每一款AI应用,基本标准都是完全无网络、纯本地的,这样任何情况下,都不影响正常使用。...所谓联邦学习,简而言之就是本地化训练和学习AI模型,对于小数据学习的要求非常高,但这样也能最大化保证用户的隐私安全——毕竟数据不用离开终端。 Julie也多次谈到AI应用开发中的数据挑战。...Julie说,类似AI应用开发过程中,数据样本非常重要,一方面数据本身很特别,另一方面还要考虑到这类人群的隐私需求。

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    【移动开发】2022 年 12 大移动应用程序开发趋势

    2022 年的移动应用程序开发趋势不断更新,从人工智能 (AI)、可穿戴设备、增强现实 (AR) 和按需应用程序的最佳使用到指定团队和开发高效的移动应用程序解决方案。...8.机器学习和人工智能 人工智能 (AI) 和机器学习极大地改变了 IT 行业;特别是,他们将移动应用程序提升到了一个新的水平。...通过 Siri 应用和聊天机器人等功能,我们可以管理整个手机的大部分通知和活动。这些功能是 Google 帮助、Amazon Alexa 和 Apple 的 Siri 的理想例证。...这种有用且有吸引力的图形将很快成为智能手机和平板电脑的重要元素,因为它们为活动和复杂图形对象的创建提供了巨大的空间。...重塑点播行业的点播应用类型示例: 医生随叫随到 汽车清洗 虚拟导师和教练 洗衣服务 送外卖 房子清洁 按需健身 维修服务 宠物护理 美容院 12.

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    AI智能体应用的开发环境

    AI 智能体应用的开发环境搭建是一个复杂但重要的过程,它直接影响到开发效率和最终产品的质量。下面我将详细介绍 AI 智能体应用开发环境的各个方面,希望能帮助您更好地进行开发。1....软件环境操作系统: Linux: Linux 系统在 AI 开发领域应用广泛,因为它具有良好的兼容性、稳定性和可定制性。...Java: Java 是一种通用的编程语言,具有良好的跨平台性和稳定性,也广泛应用于 AI 智能体的开发中。 C++: C++ 是一种高性能的编程语言,适用于开发对性能要求较高的 AI 智能体。...模型部署: 将训练好的模型部署到应用环境中。测试与优化: 测试智能体的性能,并进行优化。总结AI 智能体应用的开发环境搭建是一个复杂但重要的过程,需要综合考虑硬件、软件、AI 框架和库、云平台等因素。...选择合适的开发环境可以提高开发效率、降低开发成本,并最终影响到产品的质量。希望以上信息能帮助您更好地进行 AI 智能体应用的开发。

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    AI大模型应用开发实战(04)-AI产业拆解

    开发平台这是AI的基础,也是过去AI研究的重点。...工具层包括AI Agent,其中包括像AutoGPT这样的工具及模型平台和模型服务等2.3 下游应用层包括:内容消费:在各种平台上生成内容,如抖音、快手等创作工具:提供基于AI的工具,如MID Generate...企业服务:根据行业提供各种应用,如微软、亚马逊等产业中,我们的位置是在AIGC工具层,即AI Agent层,作为中间件,承上启下。...应用开发者的位置可能更多在中游和下游,发挥着重要作用。3 名词解释当然,可以按以下类别对这些概念进行细分解释:3.1 模型与架构LLM (大型语言模型):具有大量参数,能处理复杂语言任务的模型。...openAI:开发和研究人工智能的机构。Azure:微软的云计算服务平台。Heygan:一种AI生成模型(可能是特定应用的名称)。Copilot:编程助手工具,帮助开发者编写代码。

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    2016级移动应用开发在线测试12-service

    即使用户换到其他的应用程序,Service还可以继续在后台运行。...()Service还可以用于进程间通信(Inter Process Communication IPC),解决两个不同Activity应用程序进程之间的调用和通信。...https://www.cnblogs.com/leslies2/p/5401813.html 您的回答为:Service 服务不会自动创建线程,如果开发人员没有为Service服务添加异步操作...()Service服务不会自动创建线程,如果开发人员没有为Service服务添加异步操作,那Service服务将运行于主线程运行时间过长也会产生ANR,服务主线程ANR的超时时间是60秒。...Context.bindService()进行启动,一般Local Service本地服务可使用其中一种方法启动,但Remote Service远程服务只能使用Context.bindService()启动,而两种调用方式在使用场景与活动流程中都存在差异

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    有了 Spring AI ,Java 开发AI应用也就简单多了

    前言Spring 官方自从发布了 Spring AI,AI 界的门槛儿算是被彻底踹飞了!为什么?因为这就意味着整天只会 CRUD 的 Javaer 们也能开发AI应用了,而且简单到让你怀疑人生。...那么本文就基于 Spring AI Alibaba 开发一个简单的 AI 对话应用。效果展示实现步骤基于 Spring AI Alibaba 实现这样一个AI对话非常简单,只需要几行代码就可以完成。...而对于没有人工智能相关背景的人来说,如果想要基于 Spring AI 开发一个AI应用产品,还是需要了解一些基本概念的。AI 模型:AI 模型是旨在处理和生成信息的算法,通常模仿人类的认知功能。...最后看一下对话记忆效果总结Spring AI解决了AI集成的核心难题:即无缝连接企业数据、API与AI模型,同时也简化了Java 开发人员对AI应用的编程复杂度,还提供检索增强生成 (RAG)、函数调用等关键功能...对于Java 开发人员来讲,通过 Spring AI 可以探索更多的 AI 应用场景。

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    应用腾讯AI代码助手开发GIS应用SDK的思路

    随着人工智能技术的快速发展,将AI与GIS结合,开发出智能化的GIS应用SDK,已经成为行业发展的必然趋势。腾讯AI代码助手作为一款强大的AI编程辅助工具,为我们提供了全新的视角和解决方案。...一、明确需求和目标在开发GIS应用SDK之前,首先要明确我们的需求和目标。这包括但不限于以下几个方面:1. 核心功能:确定SDK需要提供哪些核心功能,如地图展示、空间数据处理、空间分析等。2....AI集成模块: 利用腾讯AI代码助手实现智能标注功能,自动识别并标注地图上的兴趣点。 集成图像识别技术,对遥感影像进行自动分类和解译。 应用自然语言处理技术,实现地理信息的智能检索和问答。...结语通过以上全栈视角的探讨和分析,我们可以看到应用腾讯AI代码助手开发GIS应用SDK是一个系统而复杂的过程,它涉及到多个领域的知识和技能。...但只要我们明确目标、规划合理、设计科学、实施严谨,就一定能够开发出一个功能丰富、易于使用的GIS应用SDK,为地理信息产业的发展贡献自己的力量。

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    物联网平台如何结合ai开发应用

    以下是物联网平台如何结合AI开发应用的一些关键步骤和考虑因素: 数据收集与预处理:物联网设备通过传感器和其他硬件组件收集大量的数据。...这些数据需要经过预处理,包括清洗、过滤和格式化,以便AI算法能够理解和使用。 选择合适的AI技术:根据应用的需求,选择合适的AI技术,如机器学习、深度学习、自然语言处理等。...集成到物联网平台:将训练好的AI模型集成到物联网平台中。这可能需要编写代码或使用API将模型与物联网设备和传感器连接起来。 应用开发:根据具体需求,开发物联网应用。...在结合物联网平台和AI开发应用时,还需要考虑一些重要的因素,如数据安全性、隐私保护、计算资源和成本等。这些因素可能会对应用的开发、部署和运行产生影响,因此需要在整个过程中给予充分考虑。...总之,物联网平台和AI技术的结合为应用开发带来了巨大的潜力和机会。通过合理的设计和实现,可以创造出具有创新性和实用性的应用,为用户带来更好的体验和价值。

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    如何开发适配安卓和iOS双平台的React Native应用

    我们可以用React Native开发Android应用也可以开发iOS应用,那么如何让我们开发的React Native应用适配Android和iOS双平台呢?...所以如果我们要开发的应用需要适配Android和iOS,那么Navigator才是最佳的选择。 另外,类似的例子还有底部导航的TabBarIOS、ToolbarAndroid 等。...图片适配 开发一款应用少不了的需要用到图标。无论是Android还是iOS,现在不同分辨率的设备越来越多,我们希望这些图标能够适配不同分辨率的设备。...性能问题 对于大多数想用React Native开发应用的开发者来说,都很关心React Native的性能问题,React Native和H5+WebView以及原生应用之间的性能对比是:WebView...从大多说采用React Native开发应用的开发者的反馈来看,React Native的性能是远大于WebView但略低于原生应用,毕竟React Native和原生语言之间还需要一个Bridge。

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    全网首发:逐一解读云原生应用开发“12-Factors”

    12-Factors经常被直译为12要素,也被称为12原则,12原则由公有云PaaS的先驱Heroku于2012年提出(原文参见12factor.net),目的是告诉开发者如何利用云平台提供的便利来开发更具可靠性和扩展性...不过不管怎么说,12原则依旧是业界最为系统的云原生应用开发指南,我们可以把它作为一个非常有力的参考,但是也千万不要教条。...原则1:一份基准代码,多份部署 这个原则不管对微服务模式还是其他软件开发模式来说都非常基本,所以被列为12原则的第一条,该原则包括如下四个子原则: 使用代码库管理代码,一般是Git或者SVN,这个要求非常初级...,原因如下: 很难对粘滞会话实现负载均衡,因为粘滞会话的均衡性不仅决定于负载均衡策略,还和会话本身的行为相关,例如,可能存在应用某些实例上的会话已经大量退出,而另一些实例上的会话依然处于活动状态,此时这两部分实例的负载处于不均衡状态...,而负载均衡器无法将活动会话转移到空闲的应用实例。

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