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原书精粹与工业对齐

人工智能与大模型
📚 1 本专著

监控数据采集一般有无监控代理

Agentless

图1-7 监控系统通用架构 1. 代理层 监控数据采集一般有无监控代理(Agentless)和监控代理(Agent)两种方式。

难度: ★★★ 阅读: 5分钟
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人工智能与大模型
📚 1 本专著

研究智能体

Agent

图13-26 强化学习常用算法之间的关系 1.智能体与环境交互 强化学习本质上是通过研究智能体(Agent)与环境(Environment)的交互,寻找最优策略(Policy)的过程,如图13-27所示。

难度: ★★★ 阅读: 5分钟
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人工智能与大模型
📚 1 本专著

符号智能体

Symbolic Agent

图1-2 智能体的发展历程 1.符号智能体(Symbolic Agent) 人工智能的早期研究主要集中在符号系统。

难度: ★★★ 阅读: 5分钟
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人工智能与大模型
📚 1 本专著

答案是向量搜索

Vector Search

但"索引"具体意味着什么?如何让 Agent 能够根据用户的自然语言问题找到相关记忆? 答案是向量搜索(Vector Search):将文本块转换为高维向量(即嵌入向量),然后通过余弦相似度找到语义上最接近的结果。

难度: ★★★ 阅读: 5分钟
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人工智能与大模型
📚 1 本专著

系统提示词

System Prompt

但在 Agent 向大语言模型发出第一条请求之前,还有一个关键步骤——构建系统提示词(System Prompt)。

难度: ★★★ 阅读: 5分钟
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人工智能与大模型
📚 1 本专著

编码代理

Coding Agents

对于当前AI工具在软件开 InfoQ 架构师2025年第二季 发中的实际能力,他是这样评价的:“现在,编码代理(Coding Agents)真的能用了: 你可以把一个LLM放进循环中,让它运行编译器、测试框架、linter和其他工具,给它一 个目标,然后看...

难度: ★★★ 阅读: 5分钟
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人工智能与大模型
📚 1 本专著

网络智能体

Q-network agent

图9-4 联邦DQN框架 我们将从环境获得奖励的RL智能体命名为Q-网络智能体(Q-network agent)(图9-4中的智能体A),其他智能体命名为协作RL智能体。

难度: ★★★ 阅读: 5分钟
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人工智能与大模型
📚 1 本专著

自主智能体

Autonomous Agent

最后,我们介绍了自主智能体( Autonomous Agent)的概念及 其工作原理。

难度: ★★★ 阅读: 5分钟
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人工智能与大模型
📚 1 本专著

自治体

Agent

核心理念 (Autonomous Agent Driven): 我们不再是给 AI 下达一行一行的指令,而是定义一个高阶的目标(例如,"开发并上线一款能提高用户专注度的应用"),然后由一个或多个 AI 自治体(Agent)自主地进行需求分析、技术选型、编码...

难度: ★★★ 阅读: 5分钟
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云计算与容器网络
📚 1 本专著

节点代理

Node Agent

如果要查看Istio认证使用的节点代理(Node Agent)健康运行状态,执行如下命令:

难度: ★★★ 阅读: 5分钟
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云计算与容器网络
📚 1 本专著

节点系统

Node System

OpenClaw 的节点系统(Node System)就是为了解决这个问题:让 Agent 可以跨设备调用能力,就像在本地执行一样自然。

难度: ★★★ 阅读: 5分钟
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人工智能与大模型
📚 1 本专著

药物

Antiserotonergic Agents

为防止头痛而使用的药物包括三环类抗抑郁药(Tricyclic Antidepressants)、各种抗惊厥药物〔包括双丙戊酸钠(Divalproex Sodium)〕以及较新的托吡酯(Topiramate)、抗血清素药物(Antiserotonergic

难度: ★★★ 阅读: 5分钟
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人工智能与大模型
📚 1 本专著

行代理

ParallelAgent

获取完整代码 30 第1节 第2节:如何构建AI代理 第3节 并行代理(ParallelAgent) 这会同时执行多个子代理。

难度: ★★★ 阅读: 5分钟
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人工智能与大模型
📚 1 本专著

让大语言模型 (LLM)

为了让大语言模型(LLM)能够有效地作为智能体(Agent)工作,其能力必须超越多 模态生成,能够与外部环境交互,包括访问实时数据、调用外部软件、执行具体操作任 务。

难度: ★★★ 阅读: 5分钟
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前端与移动端
📚 1 本专著

话式用户界面 (LUI)

随着大模型技术的发展,某商业银行积极探索如何将这一前沿技术应用于养老金融服务中,特别是 金融行业Agent 百景图|金融场景创新的AI 时代> 金融行业Agent 落地典型实践 07 开发了一款基于对话式用户界面(LUI)的AI Native APP。

难度: ★★★ 阅读: 5分钟
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人工智能与大模型
📚 1 本专著

语音应答 (IVR)

效果 金融行业Agent 百景图|金融行业Agent 百景图> 通用> 智能客服 98 智能语音导航 传统的客服电话语音导航技术通常依赖于交互式语音应答(IVR)系统,这种系统通过一系列预设的按键菜 单引导用户进行操作。

难度: ★★★ 阅读: 5分钟
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人工智能与大模型
📚 1 本专著

请求隐形作弊

User Agent Cloaking

.HTTP请求隐形作弊(User Agent Cloaking) 客户端和服务器在获取网页页面的时候遵循HTTP协议,协议中有一项叫做用户代理项(User Agent)。

难度: ★★★ 阅读: 5分钟
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人工智能与大模型
📚 1 本专著

转发器

Broker

Logstash的系统架构和Scribe较为类似,主机可分为两大类:代理主机(Agent Host),作为事件的发送者(Shipper),将各种日志数据发送至中心主机;中心主机(Central Host),可运行包括中间转发器(Broker)、索引器(In...

难度: ★★★ 阅读: 5分钟
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人工智能与大模型
📚 1 本专著

边缘代理

IoT Edge Agent

Hub分两种角色:IoT边缘代理(IoT Edge Agent)和IoT边缘中枢(IoT Edge Hub)。

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人工智能与大模型
📚 1 本专著

远程智能体系统

Remote Agent

在这种背景下,NASA的喷气推进实验室开发了一个突破性的远程智能体系统(Remote Agent)。

难度: ★★★ 阅读: 5分钟
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人工智能与大模型
📚 1 本专著

追求通用人工智能 (AGI)

具身行动 在追求通用人工智能(AGI) 的征途中,具身Agent(Embodied Agent)正成 为核心的研究范式,它强调智能系统与物理世界的紧密结合。

难度: ★★★ 阅读: 5分钟
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人工智能与大模型
📚 1 本专著

钩子系统

Hook System

OpenClaw 的钩子系统(Hook System)是一套事件驱动的扩展机制,允许在 Agent 生命周期的关键节点注入自定义逻辑——无需修改核心代码。

难度: ★★★ 阅读: 5分钟
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前端与移动端
📚 1 本专著

静态文件服务器

Canvas Host

Canvas 的核心是一个静态文件服务器(Canvas Host),Agent 将 HTML

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人工智能与大模型
📚 1 本专著

顺序代理

SequentialAgent

确定性:确定性 (可预测的) 顺序代理(SequentialAgent) 按固定顺序执行子代理,将一个代理的输出作为下一个代理的输入。

难度: ★★★ 阅读: 5分钟
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