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蚂蚁百宝箱联手深铁打造全国首个地铁 AI 智能体「深铁宝」:你的全能城市向导来啦~
蚂蚁百宝箱联合深铁集团、深圳通推出全国首个“公共出行+城市服务”AI智能体「深铁宝」,上线于深圳地铁、深圳通及支付宝APP,实现一句话直达、秒级响应的智慧出行体验,涵盖出行规划、乘车码快捷调取、周边生活服务推荐等一站式功能,助力城市交通与服务数字化升级。
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11小时前
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如何让Agent更符合预期?基于上下文工程和多智能体构建云小二Aivis的十大实战经验
阿里云“云小二Aivis”项目聚焦Multi-Agent数字员工构建,分享十大Agent优化经验:从清晰预期、上下文精准投喂到记忆管理与HITL实践,助力提升Agent稳定性与智能化水平。
从工具到伙伴:一文看懂 AI Agent 与 Agentic AI 的核心差异
AI Agent是执行者,按指令调用工具;Agentic AI是决策者,能自主规划、反思优化。二者核心差异在于是否具备主动决策与自我驱动能力,将重塑智能测试未来。
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3天前
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Apache RocketMQ × AI:面向 Multi-Agent 的事件驱动架构
本文介绍基于Apache RocketMQ构建异步化Multi-Agent系统的创新实践,通过语义化Topic实现Agent能力发现,结合Lite-Topic与事件驱动架构,支持任务闭环、上下文隔离与动态编排,为Agentic AI提供高效、可靠的协同机制。
Apache RocketMQ × AI:面向 Multi-Agent 的事件驱动架构
本文介绍基于Apache RocketMQ构建异步化Multi-Agent系统的新架构,通过语义化Topic实现Agent能力发现,利用Lite-Topic支持轻量级异步通信与结果反馈,结合InterestSet+ReadySet事件驱动模型,高效支撑任务闭环、状态恢复与动态编排,为Agentic AI提供高扩展、低延迟的协同机制。
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3天前
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来自: 云原生
Apache RocketMQ × AI:面向 Multi-Agent 的事件驱动架构
本文介绍基于Apache RocketMQ构建异步化Multi-Agent系统的新架构,通过语义化Topic实现Agent能力发现,利用Lite-Topic支持轻量级异步通信与结果反馈,结合InterestSet+ReadySet事件驱动模型,高效支撑任务闭环、状态恢复与动态编排,为Agentic AI提供高扩展、低延迟的协同机制。
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3天前
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Apache RocketMQ × AI:面向 Multi-Agent 的事件驱动架构
本文介绍基于Apache RocketMQ新特性构建异步化Multi-Agent系统的技术实践,涵盖Agent能力发现、语义化Topic、Lite-Topic动态回调等机制,实现任务闭环与高效协同,推动Agentic AI从静态流程迈向自主协作。
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3天前
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Apache RocketMQ × AI:面向 Multi-Agent 的事件驱动架构
本文介绍阿里云周礼在2025全球机器学习大会分享的《Apache RocketMQ x AI》演讲,探讨如何利用RocketMQ新特性构建异步Multi-Agent系统,实现Agent能力发现、任务闭环与动态编排,推动Agentic AI高效协同。
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6天前
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来自: 通义灵码
智能体来了!企业降本增效新引擎,黎跃春谈AI智能体赋能管理创新
智能体正成为企业降本增效新引擎,黎跃春教授提出AI智能体不仅是工具,更是“数字化员工”。通过自动化办公、智能决策协同与多场景应用,助力企业实现管理透明化与运营效率提升。
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6天前
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来自: 通义灵码
智能体来了:阿里云×黎跃春助力企业降本增效的实战案例
智能体正引领企业迈向智能化新时代。阿里云联合AI专家黎跃春推出“智能体赋能企业创新计划”,助力企业实现降本增效与智能决策。通过“三步法”落地智能体,推动人机协同,重构竞争力。
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