AI 代理的實戰：行為樹 - 自主式AI助理的核心技術
本文深入探討行為樹（Behavior Trees）作為自主式 AI 助理核心控制機制的應用。我們將解析行為樹的起源、核心節點型別與執行機制，並比較其與其他 AI 控制模式的優劣。最後，文章將展示如何將行為樹與大型語言模型（LLM）結合，以構建更強大、更可控的 AI 代理系統。
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AI 代理系統：為你的需求量身訂做 AI 工具
本文深入探討如何根據特定需求，設計和實作客製化的 GPT 助手。從賦予 AI 特定人格的重要性，到構建烹飪助手和資料科學分析師等實際案例，我們將一步步解析 AI 助手的潛力與應用方式，展示如何將其從簡單的問答機器，轉變為能夠執行複雜任務、分析資料的強大工具。
AI 代理的實戰：構建完整的互動系統
深入探討使用 Microsoft Semantic Kernel 框架，將外部服務轉換為 AI 可互動的 GPT 介面。詳細解析架構設計，整合行為樹構建具備自主決策能力的 AI 助理，實現完整的互動式人工智慧系統開發實務。
Python Streamlit 驅動的現代化 AI 聊天應用
在開發AI驅動的聊天應用時，我們常需要一個快速、靈活與功能強大的框架來構建Web介面。Streamlit正是這樣一個工具，它專為資料科學家和機器學習工程師設計，讓我們能夠完全使用Python構建現代化的Web應用。
人工智慧高階向量表示方法
雖然TF-IDF是一個很好的起點，但在實際應用中，我更傾向於使用更先進的向量表示方法，如詞嵌入(Word Embeddings)或句子嵌入(Sentence Embeddings)。這些方法能更好地捕捉語意關係，提供更精確的相似度比對。
AI 代理的實戰：構建強大AI代理的進階技巧
本文深入探討構建強大 AI 代理的進階技巧，從精煉的提示工程策略，到本地與雲端 LLM 的選擇與佈署，再到 AutoGen 多代理系統的協作模式。我們將解析如何透過結構化提示、角色扮演等技巧提升模型效能，並比較不同協作模式的優劣，為開發高效、可靠的 AI 代理系統提供全面的實戰指南。
AI代理完整實踐指南：從LLM侷限到自主智慧系統的架構演進
深入探討AI代理如何突破大型語言模型的本質侷限，從知識靜態與能力封閉的困境到動態知識獲取與主動問題解決的躍遷，詳解代理系統的核心架構元件、認知框架設計、工具整合機制、決策迴圈實現，涵蓋ReAct推理框架、思維鏈提示工程、多代理協作模式、記憶管理策略，提供完整的Python實作範例與工程實踐指南。
AI 代理的實戰：整合行為樹與大模型語言
本文深入探討如何將傳統的行為樹（Behavior Trees）與現代大型語言模型（LLM）相結合，以構建更強大、更可控的自主 AI 代理系統。我們將解析行為樹的核心元件，展示其在 AI 決策控制中的優勢，並透過實例說明如何利用 LLM 增強行為樹的動態生成、條件評估和行動執行能力。
AI 代理的實戰：從概念到實戰
本文深入探索 AI 代理的核心概念、架構設計和實作方法。從基礎定義、LLM 的四種互動模式，到提示工程的核心技巧，再到多代理系統的協作模式，我們將一步步揭示如何構建從簡單到複雜的 AI 代理系統，將科幻想像變為技術現實。
AI 代理系統：建立完整的電影推薦服務
本文將深入探討如何使用 Microsoft 的 Semantic Kernel 框架，將一個外部 API（如 TMDB 電影資料庫）封裝成一個功能完整的語義 GPT 介面。我們將從服務架構設計、功能擴充，到最終整合到聊天和代理介面，一步步構建一個能夠理解自然語言並提供智慧電影推薦的 AI 代理系統。
AI 代理的進化與應用全景
本文深入探討 AI 代理從單一實體到複雜多代理協作系統的進化歷程。我們將解析構成一個 AI 代理的五大核心元件，並透過架構圖和流程圖，清晰展示多代理系統如何透過專業分工與協作，解決遠超單一代理能力的複雜問題，最終勾勒出 AI 代理技術的應用全景與未來趨勢。
AI 代理系統：從問題到解決方案的演算法思維
本文以一個「草坪生長模擬」的程式設計挑戰為例，深入探討從問題分析到演算法設計與最佳化的完整過程。我們將採用廣度優先搜尋（BFS）來解決這個典型的區域填充問題，並進一步將此解題思路類比到 AI 代理系統中的行為樹（Behavior Trees）設計，展示結構化的問題解決流程如何應用於構建自主 AI 系統。
從零開始學RAG技術
在建構現代AI系統時，檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）已成為解決大模型語言知識有限與幻覺問題的關鍵技術。RAG結合了檢索系統與生成模型的優勢，讓AI能夠存取外部知識，並根據檢索到的資訊生成更準確的回應。
AI 代理系統：Semantic Kernel 語意函式的設計與實踐
本文深入探討 Microsoft 的 Semantic Kernel (SK) 框架中語意函式與原生函式的設計與實踐。我們將解析這兩種函式型別的核心區別，並透過一個電影推薦系統的實例，展示如何結合兩者的優勢，構建一個能夠與外部數據源互動、具備強大能力的 AI 代理系統。