Responder Agent 是 Agentic AI 系列课程中的重要一环，专注于将工具执行结果转化为自然、友好的用户回答。作为整个智能 Agent 流程的输出端，它负责把复杂的工具调用结果包装成用户易于理解的语言，是提升用户体验的关键组件。
Agentic AI 系列课程已经走过了五个阶段，我们从基础的 ReAct 范式实现，到多 Agent 协同，再到模块化架构，逐步优化了 Router Agent 和 Executor Agent。今天，我们将聚焦于 Validator Agent 的优化，这是确保整个 Agent 系统准确性和可靠性的关键环节。
随着人工智能技术的快速发展，Agentic AI（代理式AI）已成为实现复杂任务自动化的重要工具。基于ReAct范式的智能Agent系统通过推理与行动的循环，能够自主完成参数提取、工具调用、错误修正等复杂任务。本文将深入探讨如何优化Executor Agent，实现高效的参数提取和工具调用功能，为构建更加智能、可靠的AI Agent系统提供参考。
在智能 Agent 系统中，Router Agent 负责分析用户意图并分发到相应的处理模块，是整个系统的重要入口。本文将介绍如何优化 Router Agent，实现基于大语言模型的智能路由功能，包括意图识别、缓存机制、性能监控和异步处理等核心能力。
在人工智能快速发展的今天，单一Agent已经难以满足复杂应用场景的需求。多Agent协同系统通过将不同职责分配给专门的Agent，实现了更高效、更可靠的智能服务。本文将详细介绍一个完整的多Agent协同架构，包括路由Agent、执行Agent、验证Agent和响应Agent的模块化设计与实现。
随着人工智能技术的快速发展，单一Agent已难以满足复杂任务的需求。多Agent协同系统通过分工合作，能够更高效地处理多样化任务。本文基于ReAct范式，深入探讨如何构建一个包含Router、Executor、Validator和Responder四个角色的多Agent协同系统，实现智能化的任务处理流程。
随着大语言模型（LLM）技术的飞速发展，让模型不仅能“说”更能“做”成为了 Agent 研究的核心方向。本篇博客将带你从零开始，基于 Python 3.11 和本地部署的 Ollama (Llama3.1:8b) 模型，实现一个具备实际工具调用能力的智能 Agent。
随着人工智能和机器学习技术的飞速发展，选择合适的模型对于 Mac mini M4 用户来说至关重要。本文将基于思维导图，详细探讨在 16GB 内存条件下，如何选择合适的模型，涵盖主要用途、主要语言等方面。
