首先 tools設(shè)置 { "agentToAgent": { } }這個必須要開了才能協(xié)作 其次需要協(xié)作的agent里list：[{id:xxx,subagents:{"al...
發(fā)簡信
IP屬地：四川
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OpenClaw agentToAgent關(guān)鍵配置
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claude 命令行無法訪問的解決辦法
全局代理對命令行不起作用可以把這個腳本另存為 cl.bat 在記事本點(diǎn)擊 “文件” -> “另存為”。 文件名設(shè)為 cl.bat。 編碼格式必須選擇：ANSI (在中文 Wi...
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大模型中的LoRA是什么
LoRA的全稱是Low-Rank Adaptation（低秩自適應(yīng)）。它的核心思想是為解決大模型全參數(shù)微調(diào)成本高昂的問題而設(shè)計的一種高效微調(diào)方法。其基本原理可以分為以下幾個要...
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大模型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
咱們用生活化的比喻，把大模型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)講明白，不用復(fù)雜公式，核心就看這3點(diǎn)：結(jié)構(gòu)像“分層流水線”、工作靠“信號傳遞+加權(quán)投票”、能力來自“海量數(shù)據(jù)練手”。 一、 先搞懂：神經(jīng)...
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高效微調(diào)（Efficient Fine-tuning）的方法
高效微調(diào)（Efficient Fine-tuning）的方法主要包括以下幾種： LoRA（Low-Rank Adaptation） 核心思想：凍結(jié)預(yù)訓(xùn)練模型的權(quán)重，引入兩個低...
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可以操作windows的ai工具合集
有不少可以操作Windows系統(tǒng)的AI工具，能夠?qū)崿F(xiàn)打開筆記本（此處假設(shè)是打開筆記本電腦或筆記本應(yīng)用程序）等操作，以下是相關(guān)介紹： Microsoft Copilot：集成于...
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OpenAI提出的AGI發(fā)展5個階段
OpenAI提出的AGI發(fā)展5個階段，是從基礎(chǔ)對話到自主組織的能力遞進(jìn)路徑，核心圍繞語言交互、復(fù)雜推理、自主執(zhí)行、創(chuàng)新突破與系統(tǒng)協(xié)同展開。以下是各階段的核心定義與關(guān)鍵特征： ...
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探索 Agentscope：Java 開發(fā)者的智能編程新利器
探索 Agentscope：Java 開發(fā)者的智能編程新利器 在當(dāng)今快節(jié)奏的軟件開發(fā)世界中，開發(fā)者們總是在尋覓能提升效率、簡化復(fù)雜任務(wù)的工具。今天要給大家介紹的Agentsc...
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RAG與微調(diào)：何時亮劍，一文讀懂！
RAG與微調(diào)：何時亮劍，一文讀懂！ 在利用大模型進(jìn)行各種任務(wù)時，我們常常會面臨選擇：是使用檢索增強(qiáng)（RAG），還是對大模型進(jìn)行微調(diào)呢？這就好比在不同的路況下，選擇最合適的交通...
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LoRA 技術(shù)解讀： AI 模型的 "魔法補(bǔ)丁"
揭秘 AI 模型的 "魔法補(bǔ)丁"：LoRA 技術(shù)通俗解讀 你有沒有想過，那些擁有數(shù)十億甚至數(shù)千億參數(shù)的 AI 大模型，是如何在不重新訓(xùn)練的情況下快速學(xué)會新技能的？今天我要給大...
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【筆記】rag高效召回
query2doc把用戶輸入改寫成doc 文檔目的： 短文本向量化 數(shù)據(jù)不足。 多文本以后 輔助大模型更好理解 向量匹配更多 query聯(lián)網(wǎng)搜索先判斷是否需要聯(lián)網(wǎng)搜索，需要...
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reAct提示詞：Thought - Action 解題法
揭開神奇解題模式的神秘面紗：Thought - Action 解題法大揭秘 今天來嘮嘮一種超有趣的解題模式，就像給大腦裝上了一個神奇的“解題導(dǎo)航儀”，讓你面對各種問題都能有條...
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一文讀懂AI智能體：從架構(gòu)到應(yīng)用，小白也能看明白的設(shè)計指南
一文讀懂AI智能體：從架構(gòu)到應(yīng)用，小白也能看明白的設(shè)計指南 你有沒有想象過這樣的場景：打開手機(jī)說一句“幫我規(guī)劃一份適合三口之家的周末自駕游攻略”，AI就自動查路線、看天氣、訂...
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一文看懂 A2A 協(xié)議：AI 智能體之間的 “協(xié)作黑科技”
一文看懂A2A協(xié)議：AI智能體之間的“協(xié)作黑科技” 你有沒有想過，未來的AI不止能幫你查天氣、寫報告，還能像人類團(tuán)隊(duì)一樣分工協(xié)作？比如讓“天氣AI”查預(yù)報，“活動策劃AI”定...
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mcp和function calling 的區(qū)別
MCP（模型上下文協(xié)議）和Function Calling（函數(shù)調(diào)用）都是大模型與外部交互的重要技術(shù)，二者主要有以下區(qū)別： 定位與本質(zhì)：Function Calling是主流...
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一文讀懂大模型的蒸餾與量化：化繁為簡的魔法
一文讀懂大模型的蒸餾與量化：化繁為簡的魔法 在大模型的應(yīng)用場景中，為了讓這些“龐然大物”能在資源有限的環(huán)境中高效運(yùn)行，研究者們想出了許多辦法，其中蒸餾（Distillatio...
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NativeRAG讓AI從"胡說八道"變"有根有據(jù)"
別再讓大模型"瞎編"了！NativeRAG讓AI從"胡說八道"變"有根有據(jù)" 你有沒有過這種經(jīng)歷？問大模型一個稍微專業(yè)點(diǎn)的問題，它要么說"我不能評論未公開信息"，要么就開始一...
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大模型中的智能體分為幾種類型？
根據(jù)文檔內(nèi)容，智能體主要分為反應(yīng)式（Reactive）、深思熟慮（Deliberative）、混合式（Hybrid） 三大類，三類智能體在架構(gòu)設(shè)計、核心邏輯、適用場景上差異顯...
