基于AI Agent的高校图书推荐架构研究.pdf
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2024年11月大学图书情报学刊Nov,2024
第42卷第6期JournalofAcademicLibraryandInformationScienceVol.42No.6
基于AIAgent的高校图书推荐架构研究
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基于大模型RAG架构的专利检索Agent研究
目录
基于大模型RAG架构的专利检索Agent研究（1）．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.2国内外研究现状分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
2.1RAG架构概述．．．．．．．
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大模型专题：基于大语言模型的AI Agent架构及金融行业实践.pptx
基于大语言模型的AIAgent架构及金融行业实践
周健
2024.8.17;
企业数智化发展趋势;;
模型的智能化水平与使用成本的演进趋势;
行（实）系统;
Gartner：ANewMarketIsEmerging—BusinessOrchestrationandAutomationTechnologies;
AIAgent在企业数智化中的定位;
初级形态：把AI嵌入到人的工作中
中级形态：AI作为人的辅助工具
高级形态：AI作为主要工具，Agent对人的依赖性在降低，且越来越像真人。人的大部分用于繁琐日常工作的技能被AI取代，而人机协同又让个体以前90%的弱技能被瞬间强化;
Gartner：
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基于Agent的推荐技术的研究与应用的开题报告.docx
基于Agent的推荐技术的研究与应用的开题报告
一、选题背景
当前电子商务、社交媒体等应用中推荐系统在用户体验中扮演着重要的角色。传统的基于内容相似度的推荐系统已经不能够满足用户个性化需求，而基于Agent的推荐技术因其优秀的个性化、自适应特性已经成为目前推荐系统的发展趋势之一。
二、研究内容
本文研究基于Agent的推荐技术，探究其在个性化推荐中的应用。具体包括以下内容：
1. Agent基础：介绍Agent的定义、特性、功能、分类。
2. 推荐系统基础：介绍推荐系统的基本架构、推荐算法、评价指标等。
3. 基于Agent的推荐架构：设计Agent-based推荐架构，并介绍其需求分析、系统
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基于Agent的推荐技术的研究与应用的开题报告.pdf
基于Agent的推荐技术的研究与应用的开题报告
一、选题背景
当前电子商务、社交媒体等应用中推荐系统在用户体验中扮演着重
要的角色。传统的基于内容相似度的推荐系统已经不能够满足用户个性
化需求，而基于Agent的推荐技术因其优秀的个性化、自适应特性已经
成为目前推荐系统的发展趋势之一。
二、研究内容
本文研究基于Agent的推荐技术，探究其在个性化推荐中的应用。
具体包括以下内容：
1.Agent基础：介绍Agent的定义、特性、功能、分类。
2.推荐系统基础：介绍推荐系统的基本架构、推荐算法、评价指标
等。
3.基于Agent的推荐架构：设计Agent-based推荐架构，并介绍其
需求分析
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计算机行业研究：再谈工业AI：立足跨模型架构AI中台，落地垂类Agent场景.docx
计算机组
计算机组
分析师:孟灿(执业S1130522050001)联系人:孙恺祈
mengcan@sunkaiqi@
再谈工业Al:立足跨模型架构Al中台,落地垂类Agent场景行业观点
n再谈工业AI，当下“易部署、高可靠、低成本”的“既要、又要、还要”或有破局可能。3月6日，Monica.im发布全球首款通用型Agent产品Manus，标志着Agent应用进入全面落地阶段。市场此前一直有声音认为，工业场景具有数据高复杂度、结果低容
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基于大数据的高校图书馆推荐系统仿真研究_张瑶.pdf
DOI:10.16208/j.issn1000-7024.2013.07.049
年 月 计算机工程与设计
２０１３ ７ Ｊｕｌ ２０１３
ｙ
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基于移动Agent的分布式会计查算系统的架构性研究的中期报告.pdf
基于移动Agent的分布式会计查算系统的架构性研
究的中期报告
一、研究背景
随着信息化的快速发展，越来越多的企业转向了分布式计算，这种
方式的优点在于可以提高计算效率，降低成本，提高可用性。在现代会
计工作中，数据量庞大，需要对数据进行统计、分析和处理，为会计人
员提供准确的信息支持，这需要使用分布式计算的方式来进行处理。
移动Agent是分布式计算中的一种重要技术，它可以在不同的网络
节点间进行移动，并在节点上执行相应的任务，具有高效、灵活、安全
等优点。因此，基于移动Agent的分布式会计查算系统具有很大的价值
和实用性，它可以大大提高会计信息的准确性和处理效率，对于企业的
财务管理具有
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宰冰欣 叶 兰 林伟明 胡燕菘：AIGC背景下国内外高校图书馆AI素养教育实践模式研究——基于对60所世界一流高校图书馆的调研
ZaiBingxin,YeLan,LinWeiming,HuYansong:ResearchonAILiteracyEducationPracticeModelsinUniversityLibrariesintheContextofAIGC:BasedontheInvestigationof60World-ClassUniversityLibraries 8989
AIGC背景下国内外高校图书馆AI素养教育实践
模式研究
——基于对60所世界一流高校图书馆的调研
宰
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高校图书馆个性化图书推荐算法研究.pptx
高校图书馆个性化图书推荐算法研究
汇报人：
2024-01-29
研究背景与意义
个性化图书推荐算法概述
数据采集与处理
个性化图书推荐算法设计与实现
实验结果与分析
结论与展望
contents
目
录
01
研究背景与意义
高校图书馆通常拥有大量的图书、期刊、论文等学术资源，涵盖了各个学科领域。
馆藏资源丰富
高校图书馆的主要服务对象为在校学生和教师，读者群体相对稳定。
读者群体稳定
目前，高校图书馆的借阅方式大多仍采用传统的线下借阅模式，读者需要到图书馆现场查找和借阅图书。
借阅方式传统
信息过载问题
随着图书资源的不断增长，读者在查找和选择图书时面临着信息过载的问题，需要一种有效的图书
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一个基于Agent的个性化推荐系统.pdf
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高校智慧图书馆服务系统的技术架构研究.docx
高校智慧图书馆服务系统的技术架构研究
目录
内容描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.1.1智慧图书馆的概念与发展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
1.1.2高校图书馆服务系统的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
1.2国内外研究现状分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
1.2.1国外研究进展．．．．．．．．．．．．．
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基于多源信息融合的高校图书馆推荐系统.docx
● 王征，谢奉君 ( 西南财经大学经济信息工程学院，四川成都611130)基于多源信息融合的高校图书馆推荐系统*摘 要: 用户与资源信息发掘深度不足阻碍了推荐服务在高校图书馆中的应用。针对上述问题，提出了基于多源信 息融合的高校图书馆推荐系统的基本原理与结构、组成模块与运行流程，并给出了基于灰色关联度的信息融合与功率谱 估计的推荐关键技术与方法。实验结果证明，该系统具有较高的读者覆盖率、准确度以及召回率，为图书馆的网络化与 自动化建设提供了新思路。关键词: 图书馆; 数据挖掘; 多源信息融合; 推荐系统Abstract: Lack of in-depth excavation of
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【甲子光年】AI Agent 行业研究报告（二）.pptx
出品机构：甲子光年智库
智库院长：宋涛
撰写分析师：努尔麦麦提·买合木提
发布时间：2025.3
注：AIGC生成内容亦对本报告有贡献;
Part03AIAgent的商业实践与场景突破;
AIAgent进化之路：大模型点燃智能体的变革引擎，加速AI走向应用
Agent（代理）一概念起源于哲学，描述了一种拥有欲望、信念、意图以及采取行动能力的实体。在计算机科学和人工智能领域，Agent（智能体）是一个具有自主性、感知能力和决策能力的实体。智能体能够通过传感器感知其所处的环境，并根据其内部状态和预设的目标，通过执行器对环境进行影响。智能体的目标通常是在给定的环境中实现特定的任务或目标。大型语言模型
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2024中国 AI Agent 应用研究报告.pdf
技术突破与创新
AI智能体崛起：2025年被视为AI智能体的元年，其正从“增强知识”向“增强执行”转变，能够自主决策与执行任务，如微软智能体解析商业邮件、OpenAI的o1/o3模型完成复杂订单等，推动人类决策和操作的高度自动化，重新定义企业生产力与人机交互模式。据Gartner预测，到2028年，AI智能体将自动化至少15%的日常决策，提升企业生产力与运营效率。
大模型的深化与拓展：大语言模型发展进入深度推理阶段，通用人工智能愈发临近。多模态大模型的进化成为重要方向，基于此训练阶段即对齐视觉、音频、3D等模态的数据，构建原生多模态大模型，以实现更高效、更类人的AI，推动AI在各个领域的应用拓
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2025年AI Agent+医疗行业研究报告.pptx
1.1中国院内市场AIAgent框架应用流程
中国院内市场AIAgent框架通过整合多源异构医疗数据，基于大语言模型（LLMs）等模块处理，赋能辅数据输入技术支撑应用场景
助诊断、诊疗流程优化及医院管理等场景。
CT、MRI、超声等检查、
医疗数据输入心率、血糖等监测
分诊与导诊系统
医学影像、可穿戴
语音交互与数据整合
设备检测数据
（多模态融合技术）
（多模态数据）
预问诊系统
Agent框架处理大语言模型（LLMs）
电子病历、实验室影像辅助诊断
检验结果深度强化学习（DRL）
（结构化数据）
自然语言处理