Creator Telescope 第 03 期

Anthropic 最新出炉的关于构建 Agent 的文章，非常接地气，也很务实，强烈推荐一读。

到了 2024 年，人工智能代理将不再是小众兴趣。各行各业的公司都在更加严肃地考虑将代理整合到他们的工作流程中——从自动化日常任务，到协助数据分析或编写代码。

现在是 2024 年，如果你不在使用人工智能编程，那你就落伍了。

这是一篇教你怎么搭建 RAG AI Agent 的 LlamaIndex 的官方教程。

人工智能创新的步伐正以惊人的速度加快。曾经只是理论上的技术现在正成为现实的可能。各行各业的公司正越来越多地采用人工智能来自动化任务，提高生产力，创造新的可能性。

一个公司的产出依赖于人力，这限制了其劳动力规模所能完成的工作。像计算和网络接入这样的突破推动了显著的生产率增长，但这些进步受到同一个共同因素的限制：人头数。

当我被介绍到 Relevance AI 时，我立刻就明白了。创建由 LLM 驱动的东西来自动化工作的灵活性吸引了我这个营销自动化书呆子。动态推理能力意味着我现在可以自动化那些总是放在太难篮子里的东西。部分原因是因为它是低代码的，部分原因是迭代周期可以多么容易。

在这个全面的指南中，我们将探索人工智能多智能体系统究竟是什么，它们的关键能力，它们的工作原理，应用和示例，实际实施考虑，以及人工智能的整合如何解锁新的可能性。

这篇文章来自于 NoFlo 作者、也是 Flowhub 创始人身份的 Henri Bergius。

我们很高兴地介绍 LlamaIndex 的一个全新测试功能：工作流，这是一种用于协调日益复杂的 AI 应用中操作的机制，我们发现用户正在构建这样的应用。

您的 AI 之旅，n8n 都提供了满足您需求的灵活性和力量。

过去几年，强大的大型语言模型的出现，尤其是ChatGPT，使人工智能成为全球瞩目的焦点。虽然这些模型在理解和生成类似人类的文本方面非常出色，但它们只代表了人工智能革命的开始。

如果你想打造独特、有价值且快速的人工智能产品，就不要去做其他人正在做的事情。我会告诉你应该做什么。