为期两天的实践训练营,涵盖生产级LLM系统的全生命周期管理,包括可重复性、自动化、MCP工具、评估和自主代理。
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uv run --with jupyter jupyter lab
为期两天的实践训练营,涵盖生产级LLM系统的全生命周期管理,包括可重复性、自动化、MCP工具、评估和自主代理。
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为模型上下文协议(MCP)服务器生成标准化文档的工具,支持交互式表单界面,生成JSON和Markdown格式的文档。
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MCP_toolbox中的mcp_arxiv_tool是一个基于用户指定领域每天自动总结arXiv论文的工具,支持设置日期和论文数量,并将摘要保存到本地目录。
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一个基于LangGraph和OpenAI LLM的多服务器MCP工具集成研究助手,能够通过MathServer、ResearchServer和RAGServer执行数学计算、文档搜索和本地文档检索等功能。
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python -m venv .venv
一个基于多AI代理和MCP协议的自主交易系统,支持实时市场数据获取、自动交易决策和投资组合管理,适用于量化金融研究和模拟交易。
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一个结合Microsoft Agent Framework和GitHub MCP服务器的自动化工具,用于扫描拉取请求中的敏感信息和个人身份信息(PII)。
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一个基于ProtTrans语言模型的蛋白质适应度预测工具,提供序列嵌入提取、突变评分、回归模型训练和适应度预测功能。
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一个基于Qdrant和Bright Data的问答检索增强生成工具,适用于F1赛车等领域的知识问答。
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docker run -p 6333:6333 -p 6334:6334 -v qdrant_storage:/qdrant/storage:z qdrant/qdrant
一个关于AI代理和模型上下文协议(MCP)的研究资料库,包含演示文稿和Python实现的MCP服务器示例。
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一个端到端的人工智能助手,通过自然语言查询沙特建筑法规(SBC 201-CC-2024),并提供基于具体章节的准确答案。
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一个允许用户通过MCP协议将自定义工具连接到Claude Desktop和Claude Code的服务,支持本地或云端运行。
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pip install mcp
一个为期6周的课程,教授如何使用OpenAI Agents SDK、CrewAI、LangGraph、AutoGen和MCP等工具构建和部署自主AI代理。
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基于文档的RAG(检索增强生成)问答系统,用于处理PDF文档并进行自动问答。
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python main.py --save
一个基于多代理架构的客户服务系统,包含路由代理、客户数据代理和支持代理,适用于客户服务场景。
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一个基于Google ADK、Gemini模型和MCP工具集成的LLM代理开发工具包,提供代理创建、API重试机制、会话管理和端到端工作流执行功能。
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pip install google-genai google-adk
基于Google的Agent Development Kit (ADK)构建的ReAct代理开发工具,支持本地测试、部署和监控。
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基于Google ADK的可恢复AI代理框架,实现复杂工作流的自动化编排,支持人工干预关键决策,集成多模态工具进行图像生成和运输订单处理。
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一个模拟旅行代理与航空公司通信,比较价格并为客户找到最佳旅行选项的Python项目。
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提供多种代理AI相关项目,包括自主市场交易、CrewAI、LangChain和OpenAI代理SDK项目。
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一个为期6周的课程,教授使用OpenAI Agents SDK、CrewAI、LangGraph、AutoGen和MCP等工具开发和部署自主AI代理。
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