如您在使用智能体过程中， 出现工作流中某个节点可以试运行成功，但整个工作流试运行，会在该节点进行报错的问题，可参考此文章前置节点的原始输出与最终输出格式不一致，导致当前节点的输入为空 未正确引用有最终输出的参数，表现为在该节点的输入框内容为空 确认输入参数中引用的参数有最终输出值确认引用参数的原始输出和最终输出格式一致，方法如下：原始输出通常为该节点本身返回的内容，例如插件、大模型节点、知识库节点

工作流使用限制相关文档：https://www.coze.cn/open/docs/guides/workflow_limits如您在调用工作流过程中出现运行中止或其他异常问题，可能的原因是工作流运行超时导致，您可以前往火焰图查看具体耗时异步执行工作流的详细介绍可参考官网文档：https://www.coze.cn/open/docs/guides/use_workflow#00d7b009大模型

Anthropic于去年10月底提出了“computer use”概念后，有很多这样的工具和框架随之出现，之前介绍过很多computer-use方面的Agent工具。重磅消息：Claude 3.5 系列模型大更新及革命性增加计算机使用能力最快体验 Claude 3.5 Sonnet 控制电脑方法来了！“computer use”赛道战火将起，哪个模型最强，这个评估平台可以了解一下今天介绍一款操作浏

一、DeepSeek-V3 的核心亮点1.1 高效的架构设计DeepSeek-V3 采用了 Multi-head Latent Attention (MLA) 和 DeepSeekMoE 架构，这些架构在 DeepSeek-V2 中已经得到了充分验证。MLA 通过低秩压缩技术减少了推理时的 Key-Value 缓存，显著提升了推理效率。DeepSeekMoE 则通过细粒度的专家分配和共享专家机制，

视频地址：https://www.bilibili.com/video/BV1BU411U78i如果视频点赞过50，我就发接入讯飞大模型的接入教程🤣🤣🤣豆包大模型是字节跳动推出的自研大模型，以优质模型效果为企业打造丰富的业务体验。 随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理领域也得到了广泛的关注和应用。字节跳动自研LLM模型专业版，支持128K长文本，全系列可精调，具备更强的理解、生成、逻辑

来看一个PPT生成思路：PPTAgent。传统的PPT生成方法通常使用端到端的文本生成范式，这种方法 仅关注文本内容，忽略了布局设计和PPT结构 。PPTAgent 采用了一种基于编辑的生成范式，解决处理 空间关系和设计风格 方面的挑战。传统方法的每个幻灯片可以用以下公式表示：其中，表示幻灯片上的元素数量，表示由章节和图形组成的源内容。每个元素由其类型、内容和样式属性（如边框、大小、位置等）定义。

本文档主要涵盖常见的性能调优方法如您在使用智能体的过程中，出现响应慢，等待回复时间长等问题，可参考此文档通过调试详情中的火焰图，可以看到整体链路下，每个节点的具体耗时判断耗时较长的节点是否符合预期插件节点多次调用插件，确认插件节点的平均耗时是否符合插件介绍中的平均耗时大模型节点大模型节点接入了方舟平台，扣子默认使用公共资源池创建的接入点，会随着整体请求量的变化产生部分波动，其中：输入tokens

2024年RAG：回顾与展望，难点分析与展望

干货！带你了解7种检索增强生成 (RAG) 技术

进入2025 年，企业级AI应用将走向何方？近日，曾成功预测2024年AI趋势的行业专家Sanjeev Mohan，再次对2025年企业AI做了预测，他认为智能体将从概念走向主流应用，成为企业运营的核心驱动力；数据平台将持续演进，为智能体的运行提供坚实的基础设施支撑；同时，一些前瞻的“登月计划”将推动技术边界不断拓展，重塑行业格局，并重新定义人机交互的未来形态。我们将从 应用 AI、数据与运营以及

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多Agent模式，适用于把任务分给不同的Agent执行。因此，准确的跳转是多Agent智能体的核心内容配置解释：判断时机为-模型回复后，则在该模型生成了回复后，结合下方的跳转prompt，对该回复内容进行跳转判断如跳转效果不理想，则重点调整分类agent的输出内容和跳转prompt效果展示如需更详细的了解跳转的判断逻辑链路，可参考调试详情中的内置提示词

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在当今人工智能飞速发展的时代，数据已然成为驱动其进步的核心燃料。而数据标注工具与人工智能模型训练平台的集成，实现数据的无缝流转，正逐渐成为行业内的关键热点，犹如为人工智能的发展装上了强劲的双引擎。为何集成如此关键数据标注是为数据赋予标签，使其能被人工智能模型理解和学习的过程。训练平台则是利用这些标注好的数据来构建和优化模型。两者若相互独立运作，数据在不同系统间的传输会面临格式不兼容、接口不匹配等难

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汇总Llama3.1、DeepSeek-V3、TÜLU 3和Qwen2.5的后训练Post-Training技术。

扣子产品拥有高度的可操作性，从零基础到玩转扣子需要经历一个必要的学习过程在这个学习过程中，我们会在不同的使用阶段产生不同的问题基于这些问题，我们提取出一条扣子使用路径在这条路径上的每一步所产生的问题，我们均记录在社区专栏中从了解扣子，到使用扣子，我们会经过哪些环节？在用户使用路径中，产生的大部分问题都可以在官网文档或交互界面的提示中寻得答案针对给用户带来较多疑问的环节，我们编写了对应的文档，给大家

在深度学习的训练过程中，梯度消失是一个常见且棘手的问题，它会严重影响模型的训练效果和性能。以下是对该问题的原因分析与解决办法。梯度消失问题的原因首先是激活函数选择不当。像Sigmoid和Tanh这类传统激活函数，在输入值较大或较小时，其导数会趋近于零。例如Sigmoid函数，导数最大值仅为0.25。在深层网络反向传播时，链式求导使得梯度经过多层后迅速变小。其次是网络层次过深。随着网络层数增加，梯度

关于RAG你不得不了解的17个技巧

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