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企业网站设计专业好吗,有了网站怎么做app吗,网站网站,郑州网站建设e00MCP Agent Graph 是一个基于上下文工程#xff08;Context Engineering#xff09;理念构建的多智能体系统#xff08;Multi-Agent System#xff09;。集成了 Sub-agent、长期记忆、MCP、Agent-based Workflow 等功能。通过将上下文工程的最佳实践融入可视化的开发体验Context Engineering理念构建的多智能体系统Multi-Agent System。集成了 Sub-agent、长期记忆、MCP、Agent-based Workflow 等功能。通过将上下文工程的最佳实践融入可视化的开发体验MCP Agent Graph 让开发者能够快速构建、测试和部署复杂的多智能体应用。1. 框架图系统框架用户使用流程2. 核心特性核心组件特性说明Agent智能体具备理解目标、使用工具、迭代优化、维护上下文和长期记忆能力的 AI 实体通过自主执行动作解决开放式任务Graph工作流将多个智能体编排为结构化工作流通过节点和边定义执行流程适合可预测的多阶段任务Model模型支持多种 LLM 模型Openai兼容灵活配置 API KeyMemory记忆短期记忆维护对话上下文长期记忆跨会话存储用户偏好和 Agent 知识库Prompt Center中心化管理可复用的 Prompt 模板支持分类组织、导入导出和跨项目引用工作流能力特性说明可视化图编辑器前端拖拽式设计工作流支持线性、并行、条件和嵌套等多种图类型所见即所得子图嵌套将整个 Graph 作为单个节点嵌套使用实现复杂工作流的模块化、复用和分层构建Handoffs智能路由节点动态选择下一个执行节点支持智能决策、条件分支和迭代优化循环Task任务调度定时或周期性自动执行 Graph支持 cron 表达式、并发实例和执行历史追踪扩展能力特性说明MCP 协议集成通过标准化协议连接外部工具和数据源数据库、API、文件系统、云服务等一次连接即可使用内置工具集提供资源创建Agent Creator、Graph Designer、MCP Builder、Prompt Generator、Task Manager、协作Sub-agent、File Tool和查询Memory Tool、System Operations等系统工具Python SDK通过pip install mcp-agent-graph安装使用 Python 代码构建和管理 Agent 系统协作与管理特性说明团队协作管理员创建邀请码、管理团队成员、分配角色权限超级管理员、管理员、普通用户对话管理支持对话历史查看、文件附件管理和会话上下文维护3. 前端功能展示对话欢迎页开始与 Agent 对话的入口界面支持快速选择预设 Agent 或创建新对话。工作空间 - 智能体管理创建、配置和管理智能体设置系统提示词、工具和模型参数。工作空间 - 工作流管理可视化拖拽式工作流设计器支持多种节点类型和复杂流程编排。工作空间 - 模型管理配置和管理多个 LLM 模型设置 API Key 和模型参数。工作空间 - 系统工具箱查看和配置系统内置工具包括资源创建和协作工具。工作空间 - MCP 管理管理 MCP 服务器连接配置外部工具和数据源集成。工作空间 - 提示词管理集中管理可复用的 Prompt 模板支持分类和版本控制。工作空间 - 文件管理管理上传的文件和附件支持文件预览和组织。工作空间 - 记忆管理查看和管理 Agent 的长期记忆和知识库。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】