AI Agent
AI Agent 是一种具备自主感知、决策和执行能力的智能系统，能够在复杂环境中完成特定任务。它通过接收环境信息，分析和推理，制定行动计划，并执行相应操作，实现类似人类的智能行为。AI Agent 通常集成了感知模块（如视觉、语音、传感器数据）、决策模块（基于规则、机器学习或强化学习）和执行模块，具备一定的学习能力，能够根据反馈不断优化自身策略。
AI Agent 的核心特点包括自主性、适应性和交互性。它可以独立处理任务，适应环境变化，并与用户或其他系统进行有效沟通。广泛应用于智能客服、自动驾驶、机器人控制、游戏NPC、金融分析等领域，极大提升了系统的智能化水平和自动化能力。
NLP
自然语言处理 (NLP) 是一种机器学习技术，使计算机能够解读、处理和理解人类语言。如今，组织具有来自各种通信渠道（例如电子邮件、短信、社交媒体新闻源、视频、音频）的大量语音和文本数据。他们使用 NLP 软件自动处理这些数据，分析消息中的意图或情绪，并实时响应人际沟通。
0篇内容
0 章教程
56 个问答
0道面试题
LLM
大型语言模型（LLM）是基于大量数据进行预训练的超大型深度学习模型。底层转换器是一组神经网络，这些神经网络由具有自注意力功能的编码器和解码器组成。编码器和解码器从一系列文本中提取含义，并理解其中的单词和短语之间的关系。
0篇内容
0 章教程
9 个问答
12道面试题
机器学习
机器学习（Machine Learning, ML）是人工智能（AI）的一个子领域，它使计算机系统能够通过经验自动改进性能。机器学习侧重于开发算法，这些算法可以从数据中学习和做出预测或决策，而无需针对每种情况进行明确的编程。
0篇内容
0 章教程
26 个问答
0道面试题
强化学习
强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习的一个子领域，它涉及让智能体（Agent）在环境（Environment）中通过试错的方式学习行为策略，以最大化一定期间内的总奖励。智能体根据与环境的交互获得奖励（或惩罚），并利用这些反馈信息来调整其行为策略。
0篇内容
0 章教程
0 个问答
0道面试题
MCP
模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP） 解决了大型语言模型（LLM）与外部数据源和工具连接的难题，堪称 AI 领域的“万能遥控器”。
由 Anthropic 开源发布，MCP 在现有的函数调用机制基础上创新，免去了 LLM 与各类应用间定制集成的繁琐工作。
这意味着开发者无需为每种 AI 模型与外部系统的组合重新设计接口，能够更高效地构建功能更强大、上下文感知更精准的应用。
0篇内容
0 章教程
0 个问答
0道面试题
A2A Protocol
A2A (Agent2Agent) 协议是由 Google Cloud 发起的一个开放协议，旨在促进不同 AI 代理 (Agent) 之间的互操作性。其核心目标是让这些代理——无论它们由不同的供应商构建或使用不同的技术框架——都能在一个动态、多代理的生态系统中进行有效的通信和协作。
A2A 是一个开放协议，它补充了 Anthropic 的模型上下文协议 (MCP)，后者为代理提供了有用的工具和上下文。借鉴 Google 在扩展代理系统方面的内部专业知识，A2A 协议旨在解决在为客户部署大规模多代理系统时遇到的挑战。
协议文档：https://a2acn.com/docs/introduction/
0篇内容
0 章教程
0 个问答
0道面试题