构建您自己的 Perplexity 克隆、Devin 克隆、Agentic Workflow 等
## 构建 Perplexity 样式 LLM 答案引擎：前端到后端教程
这个仓库在过去的一周里一直在流行
关于从头开始构建答案引擎的精彩介绍！
视频： https://youtube.com/watch?v=kFC-OWw7G8k&t=1s
代码： https://github.com/developersdigest/llm-answer-engine
## 从头开始构建代理工作流程 🤖 🔁
对于人工智能工程师来说，使用现成的代理很诱人，但构建自己的代理并不可怕（并且仅限于人工智能研究论文）！
在我们全新的视频教程中，我们向您展示如何通过两个直观的步骤构建代理：
1️⃣ 定义代理执行的单个步骤：这只是一个沿途修改状态的 DAG。将提示、LLM、工具调用、输出解析/处理链接在一起。有条件地决定是否调用工具或返回。
2️⃣ 将此 DAG 插入代理工作程序：代理工作程序将重复调用此 DAG 直到完成！
所有代理流都可以通过这种方式分解，使其易于推理。在我们的教程中，我们向您展示如何从头开始构建 ReAct 代理。
看看： https://youtube.com/watch?v=T0bgevj0vto
科拉布： https://colab.research.google.com/drive/1jRzrECJwqWY0bJWsTAVubsHW29ohFn-l?usp=sharing
## Excel 中的 Copilot 允许任何人进行数据分析
@itsPaulAi 进行数据分析
它会为您提供有关数据的建议并为您进行处理。
即使您对电子表格一无所知，其使用方法如下：
X原文：https://x.com/itsPaulAi/status/1771570071212622006
如果想详细了解，可以点开视频下方的链接。
谢谢观看本视频。要是喜欢，请订阅、点赞。谢谢
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