李飞飞博士作为人工智能领域的领军人物，其研究工作对于推动AI技术发展起到了至关重要的作用。在这份综述中，详细地介绍了AI Agent，这是一种模仿人类智能行为和决策过程的智能实体。该综述全面回顾了AI Agent的相关理论、技术进展和应用实践，对AI Agent的架构设计、自主学习能力、适应性、交互性以及决策能力等关键问题进行了深入探讨。 AI Agent的研究不仅关注于智能算法的开发，还涉及如何让AI Agent更好地理解和融入人类社会，以协作的方式与人类共同完成复杂任务。在这份综述中，李飞飞博士团队详细阐述了AI Agent在不同领域中的应用案例，如医疗、教育、交通管理等，显示了AI Agent如何提升工作效率和质量，同时保证了与人类活动的和谐共处。 此外，综述还讨论了AI Agent的伦理和社会影响问题，诸如隐私保护、责任归属、安全性等议题。随着AI Agent技术的日益普及和深化，这些问题是未来发展中不可避免的重要考虑因素。李飞飞博士及其团队对于这些挑战提出了自己的见解和建议，旨在引导AI Agent技术健康、负责任地发展。 综述中还着重分析了AI Agent面临的各种挑战和未来的发展方向。这些挑战包括智能算法的局限性、跨领域的知识迁移、自然语言处理的深度理解等。在这些问题的探讨中，李飞飞博士和团队提出了多种可能的解决方案，并对AI Agent技术的长远前景进行了展望。 这份综述不仅是对AI Agent技术的一次全面回顾，更是对未来发展方向的一次深刻洞察。通过这份综述，我们可以全面了解AI Agent的过去、现在和未来，以及它对于人类社会可能产生的深远影响。

本文研究了异步离散时间多智能体系统的约束共识问题，其中每个智能体在达成共识时都需要位于封闭的凸约束集内。 假定通信图是有向的，不平衡的，动态变化的。 另外，假定它们的并集图在有限长度的某些间隔之间是牢固连接的。 为了处理代理之间的异步通信，可以通过添加新的代理将原始异步系统等效地转换为同步系统。 通过利用凸集上的投影特性，可以估算从新构建的系统中的智能体状态到所有智能体约束集的交集的距离。 基于此估计，通过显示新构建系统的线性部分收敛并且非线性部分随时间消失，证明了原始系统已达成共识。 最后，提供了两个数值示例来说明理论结果的有效性。

本书深入探讨了多智能体系统在通信网络上的协同控制问题，重点介绍了最优和自适应设计方法。书中阐述了如何通过分布式协议确保所有智能体达成共识或同步，涵盖了一阶和二阶系统、队形控制及图拓ology的影响。此外，书中还探讨了最优控制和自适应控制在图上的实现，强调了局部和全局最优性之间的关系及其在实际应用中的挑战。通过实例和理论分析，本书为读者提供了理解和解决多智能体系统协同控制问题的全面指南。 多智能体系统的协同控制与优化设计是近年来系统控制领域的热点问题。智能体系统是由多个智能体组成的一个群体，每个智能体拥有一定程度的自治能力，通过相互之间的协调与合作来完成复杂的任务。在这一领域中，协同控制主要是指智能体之间如何通过分布式协议达成一致的行为，即达成共识或同步。优化设计则涉及如何构建最优的控制策略，使得系统的整体性能达到最佳。 本书深入探讨了多智能体系统在通信网络上的协同控制问题，重点介绍了最优和自适应设计方法。所谓最优设计，即是在给定性能指标下，寻找可以使系统性能最优化的控制策略。而自适应设计则是指系统能够在变化的环境或参数下，自动调整自身控制策略，以适应外部变化。 书中详细阐述了分布式协议如何确保所有智能体达成共识或同步，并且覆盖了不同类型的系统模型，例如一阶系统和二阶系统。队形控制和图拓扑的影响也是讨论的关键内容，因为它们直接关系到智能体如何在空间中有效地组织和协同工作。 此外，最优控制和自适应控制在图上的实现也被细致探讨。这涉及到如何将最优控制和自适应控制理论应用到多智能体系统的网络结构上，以及这些控制策略如何在局部和全局水平上影响系统的最优性。这些理论与实际应用中的挑战紧密相连，书中通过实例和理论分析，为读者提供了理解和解决多智能体系统协同控制问题的全面指南。 本书的作者们包括弗兰克·L·刘易斯（Frank L. Lewis）、张红伟（Hongwei Zhang）、克里斯蒂安·亨格斯特-莫夫里克（Kristian Hengster-Movric）和阿比吉特·达斯（Abhijit Das）。他们分别来自德克萨斯大学阿灵顿分校UTA研究所和西南交通大学电气工程学院、以及Danfoss Power Solutions（US）公司。该书由Springer出版，是通讯与控制工程系列的一部分。 在版权方面，本书受到国际版权法律的保护。出版社保留了包括翻译权、翻印权、插图使用、朗诵权、广播权、微缩复制或任何其他物理方式复制、传输或信息存储和检索、电子改编、计算机软件，或通过现在已知或今后开发出的类似或不相似方法的权利。但是，为了评论、学术分析或专门为在计算机系统中执行和使用的材料，可以简短摘录。 本书对于希望深入了解多智能体系统协同控制和优化设计的读者来说，是极具价值的参考资料。它不仅涵盖了理论的全面讨论，也提供了实际应用的案例分析，能够帮助读者在工程实践与理论研究中找到平衡点。

_智能旅游助手“——基于国产llm的RAG及Agent开发的智能体设计.zip

文件编号：d0009 Dify工作流汇总 https://datayang.blog.csdn.net/article/details/131050315 工作流使用方法 https://datayang.blog.csdn.net/article/details/142151342 https://datayang.blog.csdn.net/article/details/133583813 更多工具介绍 项目源码搭建介绍： 《我的AI工具箱Tauri+Django开源git项目介绍和使用》https://datayang.blog.csdn.net/article/details/146156817 图形桌面工具使用教程： 《我的AI工具箱Tauri+Django环境开发，支持局域网使用》https://datayang.blog.csdn.net/article/details/141897682

在计算机科学和人工智能领域，多模态交互（Multimodal Interaction）指的是系统能够通过多种感知方式，如视觉、听觉、触觉等，与用户进行互动。Agent AI，即代理人工智能，是一种新兴的研究领域，它关注于创建能够在不同领域和应用中感知并采取行动的智能代理系统。在多模态AI系统的未来发展中，将这些系统具体化为在物理和虚拟环境中的代理，是提高它们交互性的一种很有前景的方法。通过使用现有的基础模型作为具体化代理的基础构建块，模型能更容易地处理和解释视觉和上下文数据，这对于创建更为复杂和情境感知的AI系统至关重要。 李飞飞教授作为“斯坦福AI教母”，在多模态智能代理领域做出了显著的贡献。她的研究团队开发了一套Agent AI系统框架，其不仅能在现实世界中进行多模态的理解，还通过现实-不可知训练方法，利用生成式AI和多种独立数据源，使得大型基础模型能够应用于物理和虚拟世界。Agent AI项目不仅推动了多模态交互技术的发展，而且展示了它成为实现通用人工智能（Artificial General Intelligence，简称AGI）的潜在途径。 Agent AI系统的框架设计目的是为了在广阔的领域和应用中感知和行动，其采用了代理范式作为接近AGI的路径。这类系统在处理多模态数据（如用户行为、环境物体、声音表达和整体情绪等）方面具备极高的能力，这使得它们能够向代理提供信息并指导其在给定环境中的响应。例如，一个能够理解用户动作、人类行为、环境对象、音频表达和场景情绪的系统，能够更好地为代理提供决策依据。此外，为了加快基于代理的多模态智能研究，研究者定义了“Agent AI”作为一个交互式的智能代理类别。 Agent AI系统的关键优势在于其跨现实训练方法，即通过在现实世界和虚拟世界共享的数据上进行训练，从而使得训练好的模型可以跨领域使用。这种训练方法克服了过去在特定情境下设计的AI系统难以适配到新环境的问题。Agent AI的研究成果不仅在学术界引起高度关注，还对商业应用产生了深远影响，例如，微软研究院在Redmond的团队和其他学术机构合作，共同推动了这一领域的研究进展。 多模态AI系统的泛滥可能会成为我们日常生活的一个普遍现象。因此，使这些系统更具互动性的方法是将它们具体化为在物理和虚拟环境中的代理。目前，系统借助现有的基础模型作为构建具体化代理的基本构建块。将代理嵌入到这样的环境中，有助于模型处理和解释视觉和上下文数据，这对于创建更加精细和情境感知的AI系统至关重要。 Agent AI作为一种新型的多模态交互研究方向，为人工智能系统提供了一种新的设计和应用范式。通过对不同领域的深入理解和处理能力，Agent AI将成为未来人工智能研究和应用中的一个重要领域，特别是在推动通用人工智能发展的进程中，起到了推动和创新的作用。

在CentOS 8操作系统上部署Zabbix 7.0 LTS监控系统，并通过PostgreSQL作为后端数据库来实现网络监控的全过程，包含了从系统准备、软件安装、配置数据库、Zabbix服务器的配置安装、到不同操作系统上agent的安装等一系列详细步骤。 需要对CentOS 8进行基本的环境准备，这包括更新系统的软件包、设置静态IP地址、关闭防火墙和SELinux，以确保Zabbix服务可以正常运行而不受安全设置的限制。接着，在安装Zabbix之前，需要先安装PostgreSQL数据库系统，因为Zabbix 7.0 LTS支持使用PostgreSQL作为其数据存储解决方案。安装过程中需要配置数据库的监听地址和访问权限，确保Zabbix服务器可以连接到数据库。 安装PostgreSQL后，开始安装Zabbix服务器。Zabbix服务器安装分为两个部分，首先是Web界面的安装，这通常包括PHP及其扩展的安装，以及Web服务器（如Apache或Nginx）的配置。接着是Zabbix软件包本身的安装，需要从官方源下载并安装Zabbix的服务器软件包，包括前端和后端服务。 Zabbix服务器安装完成后，就是配置阶段。在PostgreSQL数据库中创建Zabbix需要的数据库和用户，导入初始架构和数据。然后在Zabbix服务器上配置数据库连接，包括数据库类型、主机名、用户名和密码等。还需要配置PHP环境、时区和语言设置等，以满足监控系统的本地化需求。此外，配置邮件服务器用于发送警报通知，设置相关的报警媒介。 在完成Zabbix服务器的配置后，需要安装不同操作系统的agent。agent的安装和配置步骤在不同系统间有细微差别，但是基本原理相同。对于Linux系统，需要从Zabbix官方源下载agent包，并进行安装和配置，重点包括agent的主机名称、服务器地址、秘钥等。Windows系统下安装Zabbix agent则需要额外下载并安装Windows版本的agent，并进行配置。 配置agent后，需要在Zabbix服务器上添加主机和监控项，设置监控模板，以便agent可以向服务器发送监控数据。对于Windows系统，还可以通过SNMP或WMI来实现对系统的监控。 对于整个监控系统来说，网络监控是非常重要的一部分。需要在网络的关键位置部署SNMP陷阱接收器、网络流量监控以及网络设备的健康状态检查等。通过Zabbix的网络监控功能，管理员可以实时了解整个网络的运行状态，及时发现网络异常并作出响应。 完成上述所有步骤后，Zabbix监控系统就能够正常运行了。此时管理员需要定期检查日志文件，确保Zabbix服务的稳定运行，并对监控项和触发器等进行定期的维护和优化。

内容概要：本书《Agentic Design Patterns》系统介绍了构建智能AI代理系统的核心设计模式，涵盖提示链、路由、并行化、反思、工具使用、规划、多代理协作、记忆管理、异常处理、人机协同、知识检索（RAG）、代理间通信等关键技术。通过结合Google ADK等实际代码示例，深入讲解了如何构建具备自主决策、动态适应与容错能力的智能体系统，并强调了在金融、医疗等高风险领域中责任、透明度与可信度的重要性。书中还探讨了大模型作为推理引擎的内在机制及其在代理系统中的核心作用。; 适合人群：具备一定AI和编程基础的研发人员、系统架构师、技术负责人，尤其是从事智能系统、自动化流程或AI产品开发的1-3年经验从业者；对AI代理、多智能体系统感兴趣的进阶学习者也适用。; 使用场景及目标：① 掌握如何设计高效、可靠、可扩展的AI代理系统；② 学习在复杂任务中应用并行执行、错误恢复、人机协同等关键模式；③ 理解大语言模型作为“思维引擎”的工作原理及其在智能体中的角色；④ 构建适用于金融、客服、自动化运维等现实场景的鲁棒AI系统。; 阅读建议：本书以实践为导向，建议读者结合代码示例动手实操，尤其关注ADK框架下的代理构建方式。学习过程中应注重理解设计模式背后的原则而非仅复制代码，并思考如何将这些模式应用于自身业务场景中，同时重视系统安全性、伦理规范与工程稳健性。

甲子光年2025中国AI Agent行业研究报告 一、引言 在人工智能技术迅猛发展的今天，AI Agent作为人工智能领域的重要分支，已经在诸多行业展现出强大的应用潜力。AI Agent，即人工智能代理，是指能够自主完成特定任务的软件程序，它具备一定的智能性、自主性和适应性，能够根据环境的变化做出决策并执行相应的任务。本报告将重点探讨中国AI Agent行业的发展现状、未来趋势、关键技术、应用场景以及面临的挑战和机遇。 二、行业发展现状 中国AI Agent行业起步较晚，但近年来随着人工智能技术的不断突破和政府政策的有力支持，行业发展迅速。目前，中国的AI Agent技术已在金融、医疗、教育、电商、家居等多个领域得到应用。企业数量和市场规模持续扩大，投资热情高涨，各行业对于AI Agent的需求日益增长。 三、未来发展趋势 随着技术的进步和应用的深入，预计未来AI Agent将朝着更加智能化、个性化的方向发展。一是智能程度的提升，通过深度学习、强化学习等先进技术，AI Agent能够更好地理解用户需求，提供更加精准的服务。二是个性化服务的增强，AI Agent将能够根据用户的行为习惯和偏好，提供定制化的解决方案。三是跨领域的整合，AI Agent在不同领域的应用将趋于融合，形成更为复杂和综合的服务体系。 四、关键技术分析 AI Agent的发展离不开关键技术的支持，主要包括自然语言处理、知识图谱、机器学习、语义理解等。自然语言处理技术让AI Agent能够理解并处理人类语言，知识图谱帮助AI Agent存储和管理知识，机器学习使得AI Agent具备学习能力，语义理解则赋予AI Agent理解上下文和语境的能力。这些技术的融合与迭代，为AI Agent提供了持续优化和升级的基础。 五、应用场景分析 AI Agent应用场景多样，各具特色。在金融领域，AI Agent可为客户提供个性化理财建议；在医疗领域，AI Agent能够辅助医生进行疾病诊断和治疗方案设计；在教育领域，AI Agent作为智能教学助手，可提供个性化学习方案；在电商领域，AI Agent可作为虚拟客服，提供24小时在线服务；在家居领域，AI Agent能够控制家居设备，实现智能化生活。 六、行业挑战与机遇 虽然AI Agent行业前景广阔，但也面临一系列挑战。技术层面，如何提升AI Agent的智能化水平和自主性是一大难题；应用层面，如何将AI Agent技术与传统行业深度融合，实现产业升级，同样考验着企业和研究机构的智慧。机遇方面，政策的支持、市场的广阔需求以及技术的不断突破为AI Agent行业的发展带来了无限可能。 七、结语 AI Agent作为人工智能技术的重要应用，正逐步渗透到社会生活的各个领域，推动着新一轮的智能化变革。中国在AI Agent领域虽然起步较晚，但发展势头迅猛，未来有望在世界范围内取得领先地位。展望未来，中国AI Agent行业将在技术创新、产业升级和应用拓展中不断前行，为经济发展和社会进步做出重要贡献。

内容概要：本文系统性地介绍了MCP（Memory-Centric Planning，记忆中心化规划）范式的核心概念、技术架构和开发流程。MCP范式旨在解决传统AI Agent（规则驱动型和数据驱动型）在灵活性、规划能力和场景适应性方面的不足。它通过将长期记忆和短期记忆结合，实现实时推理和策略调整，并采用模块化架构（感知、记忆、规划、执行）。文章详细讲解了基于Python的MCP开发入门，包括搭建记忆模块、构建规划模块和整合执行闭环。最后，通过智能客服、自动驾驶和金融分析三个行业的实战案例，展示了MCP范式在多场景下的应用效果和优势，如用户满意度提升、行驶安全性和收益率提高等。; 适合人群：对AI Agent开发感兴趣的初学者以及有一定编程基础的研发人员。; 使用场景及目标：①理解MCP范式的原理和优势；②掌握基于Python构建MCP Agent的具体步骤；③学习MCP范式在不同行业场景中的应用实践。; 其他说明：本文不仅提供了理论知识，还结合实际案例进行讲解，建议读者跟随文中提供的代码示例进行实践操作，以便更好地理解和掌握MCP范式的开发方法。