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IntFinQ最吸引我的，是它构建了一条完整的自研技术闭环：从自研文档解析的TextIn ParseX引擎，到国产文本向量化模型ACGE完成领域知识的深度沉淀，最终通过ChatDoc架构实现智能化的知识应用。其中，TextIn ParseX引擎展现出卓越的多格式文档解析能力，支持PDF、Word等主流文档格式及图片文件的高效解析，能够对图表的关键数据点、布局、线条、颜色、标记等多维度特征进行深度建
全球第一款通用AIAgent中国产品Manus火爆炸街
在ChatGPT和DeepSeek未出现之前，智能这个词的概念已经逐渐展现在运营商的各个领域。其整体业务流程是通过在掌上营业厅预置一些比较常见的套餐、流量问题，去引导客户触发这些问题。当下是AI的时代，未来是AI Agent的时代，在大模型知识引擎构建智能客服的过程中，感受了低代码的魅力，除了卓越的UI交互体验，简单易懂的功能也使我从零基础快速入门上手。对于普通开发者来说，腾讯云大模型知识引擎提供
通过ToolNode组件实现了智能体与工具之间的无缝衔接。
「极客头条」—— 技术人员的新闻圈！
本程序能够自动化完成从规划、研究、撰写到修改的整个论文创作流程。基于LangGraph和LangChain框架构建，利用大型语言模型和搜索工具协同工作，形成了一个完整的论文写作流水线。
OpenManus 是一个开源的多智能体协作平台，旨在实现与 Manus 类似的功能，并支持本地部署。其底层架构基于多种大型语言模型（LLM），中间层通过多智能体协作机制将任务分解为可执行的子任务，执行层则调用各类 API 接口完成具体操作。OpenManus 无缝集成了包括 Claude 3.5 和 Qwen VL Plus 在内的多个顶级大模型。
Manus虽然当前waitlist 才200万，但考虑到访问权限限制和邀请码等负面因素的影响，这一数据相较于其热度而言并不算特别惊人。回到Anthropic的定义：LLM Agent是能“动态指导自己的处理过程和工具使用，保持对任务完成方式的控制权”。工作流Agent vs 端到端Agent， 这个短期看起来就跟去年的长上下文模型 vs RAG 争议一致，并不会有明确的结论。scaling vs
在价值投资领域，仓位管理是决定投资成败的关键因素之一。合理的仓位管理能够有效控制风险，提高投资回报率。传统的仓位管理方法往往依赖于经验和简单的规则，难以适应复杂多变的金融市场。多智能体强化学习作为一种新兴的技术，具有自适应、自主学习和协同决策的能力，为优化价值投资的仓位管理提供了新的思路和方法。本文的目的在于深入探讨多智能体强化学习在价值投资仓位管理中的应用，分析其原理、算法和实际操作步骤，通过实
AI智能体（AI Agent）并非大众认知中的简单对话工具，而是具备自主决策能力的智能系统。根据Open AI的定义，它通过“感知-决策-执行-学习”的闭环机制，实现对复杂环境的适应性交互。与传统AI工具（如Chat GPT）最大的区别在于，智能体不仅能生成内容，还能通过API接口或物理设备完成实际操作。例如，特斯拉Autopilot通过传感器感知路况，自主规划行驶路径；Manus智能体能自动处理
