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检索-增强生成 (RAG) 是一个永不过时的话题，并在不断扩展以增强LLMs 的功能。对于那些不太熟悉RAG 的人来说：这种方法利用外部知识来增强模型的能力，从外部资源中检索您实际需要的信息。
随着大语言模型（LLM）技术的快速发展，单一AI智能体已经展现出强大的问题解决能力。然而，在面对复杂的企业级应用场景时，单一智能体的能力往往显得捉襟见肘。
在人工智能快速发展的今天，单一大模型在处理复杂任务时的局限性日益凸显。微软研究院最新发布的Magentic-One系统，通过创新性的多智能体协作架构，展示了突破这一瓶颈的新方向。
刚刚，OpenAI 的 CEO Sam Altman 发布了自己的年终总结！！
电影《钢铁侠》中，托尼·斯塔克的助手贾维斯（J.A.R.V.I.S.）能帮他控制各种系统并自动完成任务，曾让无数观众羡慕不已。
万字长文盘点 2024，展望 2025 2024 年，大语言模型（LLM）迎来了翻天覆地的变化。让我们一起回顾过去一年中这个领域的重大发现，梳理其中的关键主题和标志性时刻。
AI Agent 是我们紧密追踪的范式变化，Langchain 的一系列文章对理解 Agent 的发展趋势很有帮助。在本篇编译中，第一部分是 Langchain 团队发布的 State of AI Agent 报告。
Agent产业革命已经打响。
随着人工智能技术的不断进步，构建个性化智能体的需求日益增加。国内虽然已有一些智能体平台，如豆包扣子，但这些平台要求开发者将代码和数据上传到第三方服务器，对于一些商业信息敏感的客户来说，这种做法可能带来数据泄露的风险。
在这个故事中，我将提供一个快速教程，展示如何使用浏览器使用、LightRAG和本地LLM创建一个强大的聊天机器人，以开发一个能够抓取您选择的任何网站的AI代理。此外，您可以询问有关您的数据的问题，这将为您提供该问题的回答。