点击上方“Deephub Imba”,关注公众号,好文章不错过 !一个简单的agentic loop就是一个 while 循环，LLM 在其中决定做什么、执行工具、观察结果、再做决定。这模式能用是可以用的不过有个最大的问题，就是费钱：一个三 ...

想象一下，你问 AI 要一个饮食记录工具，它不再是回你一段文字建议，而是直接给你一个可以点击添加、统计热量的完整应用。人和 AI 的交互，正在从「读文字」走向「用应用」。Karpathy 早在 X 上反复说过这件事：「App Store 作为一组离散应用供用户选择的模式，正在成为一个日益过时的概念。未来在于利用 LLM 技术将 AI ...

为什么必须有记忆？因为 LLM 的底层架构决定了它是一个纯函数（pure function）——每次 API 调用都是独立的，模型不"记得"上一句说了什么。它能"接着聊"，纯粹是因为你把历史又喂了一遍。 大模型天生"失忆"——每次调用都从零开始。Agent Memory 就是给这个健忘的 ...

The /profile/README.md will appear on the nevstop-lab organization's profile. A lightweight VS Code extension that adds an "Open in Integrated Browser" command to the ...

如果你的知识库有清晰的人类定义的类目边界，你可能不需要向量数据库。一个 _summary 块 + 几条系统提示规则就够了。SDSR 不是 RAG 的替代品，而是对特定场景的轻量替代——结构化知识库。对于非结构化语料（新闻、网页），RAG 仍然是更好的选择。

AI 很有用，但也有黑历史，还不少，比如就是算不准 Strawberry 中有多少个 r、知道马嘉祺却说不出他的名字以及还在持续困扰用户的 AI 幻觉问题。 今天，又有新的问题出现了，这一次是谷歌搜索。 有用户发现，近日升级了 AI ...

LabelU是一款综合性的数据标注平台，专为处理多模态数据而设计。该平台旨在通过提供丰富的标注工具和高效的工作流程，帮助用户更轻松地处理图像、视频和音频数据的标注任务，满足各种复杂的数据分析和模型训练需求。 特色功能 多功能图像标注工具 LabelU ...

课程特别引入大语言模型（LLM）辅助科研新范式，从Ollama本地部署到LangChain射频智能体开发，帮助学员掌握AI Agent构建方法，推动射频信号智能处理技术向自动化、精准化、自适应方向发展。 核心目标：系统学习射频数据集的构建方法，掌握CNN、LSTM、Transformer ...

最近团队在推进“测试智能体”落地，我基于 Playwright 封装了三个核心 AI Agent，分别负责 用例生成、自动执行与自愈、结果断言分析。三者在工作流中协作，让 Web 自动化测试的编写与维护成本降低了约 60%。下面是完整实操记录，所有命令均可直接复现。 一、整体架构 Agent 1 – 用例生成器：根据自然语言需求或 Swagger 文档，调用 RAG + Playwright 代码 ...