别卷了！用 Dify 搭建你的专属 AI 数据分析报告助手 导读：AI 正在席卷所有行业，与其焦虑，不如拥抱。本文将带你实战一个强大的 AI 应用开发平台 Dify，仅需 5 分钟，无需一行代码，即可搭建一个能与你对话、帮你分析实验数据的 AI 助手。告别繁琐脚本，让科研回归专注！ 一、内卷之下，我们该何去何从？ “太卷了！” 这可能是我们生信人最近最常挂在嘴边的一句话。曾几何时，写几行代码、分享个分析工具、用精美的图表展示数据，是一件充满创造力和乐趣的事情。 但现在，大模型（LLM）横空出世，它们写的代码甚至比很…
随着AI智能体技术的快速发展，如何高效构建和管理多Agent系统成为开发者关注的焦点。本文将深入解析8种当前最受欢迎的LLM Agents开发框架，并详细演示如何为每种框架集成MCP Server，让你的智能体拥有强大的外部工具调用能力，本文上一篇文章的实操篇企业新基建：MCP + LLM + Agent架构，将打通AI Agent的“神经中枢”。 一、什么是MCP Server？ MCP（Model Context Protocol）Server是一个标准化的工具接口协议，它允许AI Agent通过统一的方式调用…
从构思到成稿，让AI成为你的学术写作助手 前言 还记得熬夜写论文的痛苦吗？从开题报告到最终成稿，每一个环节都充满挑战：参考文献找不全、大纲逻辑混乱、章节内容空洞...... 作为一名技术从业者，我决定用AI技术来解决这个问题。经过几个月的开发，我搭建了一套完整的智能论文写作工作流系统。今天，我想和大家分享这个项目的技术思路和实现过程。 痛点分析：论文写作的"老大难" 在开始技术方案设计之前，我先梳理了传统论文写作的核心痛点： 📚 信息收集效率低 手动搜索参考文献，费时费力 文献质量参差不齐，筛选困难 主题相关性判断…
当 AI Agent 从概念走向实战，哪家公司敢第一个吃螃蟹？ Automation Anywhere 用自家 40 多个 AI Agent 的实践告诉你：不仅能省钱，还能让财务、技术、营销部门彻底“换个活法”。 Kapil Vyas Automation Anywhere IT 高级副总裁 AI与自动化的结合堪称天作之合。 这是“大脑”与“手脚”的完美融合。 Automation Anywhere是一家拥有 20 年历史的流程自动化供应商。该公司起初在内部采用AI Agent，部分原因是为了向潜在客户展示这项…
今天手把手带大家从0开始手搓一个非常简单但不乏实用性的智能体（Agent），就当是给大家的Agent基础入门课了！ 既然是学Agent，那我们要做的就是先知道到底什么是Agent，所谓致知力行，理论永远是实践的先行者。 所以大家在没搞懂什么是Agent前，可以先详细了解一下关于Agent的概念解析。其实我在前面的文章当中也曾详细讲解过相关概念，大家可以临时补一下“功课”。 文章跳转链接在这：【看懂这8个概念，你也是半个AI行业人！】 清楚了Agent这一基本概念，接下来就是基于智能体开发平台实现自己的功能需求。 现…
Dify 是一个开源的 LLM 应用开发平台，提供了直观的界面，结合了 AI 工作流、RAG、Agent、模型管理、可观测性功能等，让用户可以快速从原型到生产。 从零开始学 Dify 从零开始学 Dify-系统架构 从零开始学 Dify- 帐户与租户管理系统设计揭秘 从零开始学 Dify- 模型提供者系统设计实现模型统一调用接口 从零开始学 Dify- RAG 知识库系统设计详解 从零开始学 Dify- 对话系统的关键功能 从零开始学 Dify- 工作流(Workflow)系统架构 从零开始学 Dify-扫描、加载…
Agent元年，每周都有各种新的Agent上线 但作为个体，在AI时代，最重要的事情之一，就是构建自己的“学习Agent”，借助AI，可以极大地提升自己的学习效率 昨天直播，向阳还对我说，有了AI之后，学习效率真的是大幅提升，都学不过来了 今天这篇文章，是想借着这个话题，利用各种学习方法加上AI的能力组合，可以再进一步提升自己的学习效率 学习的路径并不只有一种，它分为集中式学习和扩散式学习，也就产生了多种学习方法。 无论哪种，都有着相似的逻辑。 比如，从最初的获取，到理解、提取、存储、调用，每一步都对应着不同的处理…
未来的 AI 应用属于各行各业的智能体 (Agent) ～ 无论是国内的 扣子Coze、Dify，还是国外的 FastGPT、ChatWiki 都早在这个赛道大放异彩。 说到 Agent，就不得不提到它的核心要素之一 ：工具（Tools） 那么工具到底是什么呢？ 如果把智能体比作一台只会聊天的设备，那么工具可以让这台设备学会翻译、做股票分析、查 AI 资讯、甚至订机票、订酒店等等。 扣子Coze 的插件正是工具的一种实现形式。虽然 Coze 上已经集成很多插件，但很多需求还是无法满足。 本次，我将带领大家来创建我们…
在AI Agent技术栈快速迭代的背景下，Coze、Dify、FastGPT作为三类技术范式的代表，分别体现了开源知识工程、LLMOps全流程管理、低代码对话交互的核心设计理念。 本文将从产品定位，技术架构、模型集成、工作流引擎、知识库实现等维度展开深度对比，为开发者提供技术选型依据。 产品定位对比 在产品定位上，主要总结以下区别： Coze：适合快速搭建聊天机器人，无需/少量需要编程，适合 C 端用户或轻量级企业应用。 Dify：适合开发者构建复杂 AI 应用，支持多模型切换和私有化部署。 FastGPT：适合企…
本文提供了一个全面的视角，来看待如何利用模型上下文协议（MCP）实现 AI 应用架构设计新范式的落地实现，核心内容主要是以下5点： MCP 概念与机制。 MCP 与 Function Calling 区别。 MCP 本质与挑战：挑战包括系统提示词的准确性、Client 与 Server 协同、快速构建 Server、自建 Dify 的痛点等。 解决 MCP 挑战的方法：通过 MCP Register、统一管理 Server 和 Prompt、建立效果验证体系与安全保障、设置 MCP 网关、动态服务发现、…
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苏森 发布于 2 周前（07月30日）
Georgelat 发布于 2 周前（07月28日）
archer 发布于 3 周前（07月25日）
Samuel 发布于 3 周前（07月25日）
archer 发布于 3 周前（07月24日）