qKnow Agent Platform
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2 天有情绪数据
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qKnow Agent Platform 推动分阶段 AI Agent 部署以进行企业验证
qKnow Agent Platform 提倡企业构建 AI Agent 时采取分阶段的方法，强调在小规模验证后再进行大规模扩张。该策略有助于在 AI 流程中找出问题，无论问题源于模型、数据质量还是检索参数。通过专注于范围有限的高频场景，例如针对单个团队的设备知识问答，企业可以建立一个“最小可行循环”来测试和优化整个流程，然后再进行更广泛的实施。
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qKnow Agent Platform指南：LLM设置和机器人配置
qKnow Agent Platform为新用户提供了三步指南，用于设置其LLM集成。该过程包括通过选择和连接到DeepSeek、Ollama、Qwen或OpenAI等支持的平台来配置底层大型语言模型（LLM），确保正确输入API密钥并同步模型。随后，用户必须验证内置的机器人，并将它们链接到可用的模型，因为默认配置可能指向不可用的模型，如'qwen-max'。最后，一个基本的验证步骤确认整个设置构成了一个完整且功能齐全的平台操作链。
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qKnow OSS v2.3.0 推出技能模块，实现可重用的 AI 代理能力
qKnow Agent Platform 已发布 2.3.0 版本，引入了新的技能模块，旨在更有效地管理 AI 提示。该模块将临时提示转化为结构化、可重用的能力，解决了 AI 代理开发中提示蔓延的挑战。它提供集中管理、两种引入方法（基于 UI 的简单提示和用于复杂能力的 ZIP 包导入），以及即插即用的代理编排集成，旨在提高工程团队的效率并简化更新。