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By 梅森Technology
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  • EP-55 OpenAI Codex 程式設計應用與指南

     OpenAI Codex,這是一個用於理解和產生程式碼的 AI 模型,是 GPT-3 的一個變種。 文章解釋了 Codex 的工作原理,包括它如何處理自然語言提示、預測程式碼序列以及從大量資料中學習模式。 多個來源都強調 Codex 的多功能性,可用於程式碼生成、自動完成、偵錯、解釋和自動化任務,支援多種程式語言。 然而,這些文章也指出了一些限制,例如可能生成帶有錯誤或安全問題的程式碼,以及訓練資料的時效性。 最後,資源概述了存取和使用 Codex 的不同方法,包括透過 OpenAI API、Codex CLI 和整合到 ChatGPT 的代理程式,並提供優化提示和將其整合到開發工作流程中的技巧。

    https://openai.com/index/introducing-codex/

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  • EP-54 黃仁勳2025 COMPUTEX 談論台灣AI產業的夥伴關係

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    7 min
  • EP-53 Telegram快讀助手:telegram link summarizer agent,它可以總結聊天中分享的各種鏈接,提取內容並產生簡潔摘要

    **Telegram快讀助手:telegram link summarizer agent,它可以總結聊天中分享的各種鏈接,提取內容並產生簡潔摘要**

    有人發鏈接,它就幫你讀,快速告訴你鏈接內容說了什麼,輔助判斷是否需要深讀。例如一些資訊群、學習群,或是內容量比較大的工作群就可以用它輔助

    基本各種連結都可以,支援總結網頁文章、PDF文件、推特/LinkedIn帖子,以及YouTube影片等等

    智慧路由,可自動辨識連結類型選擇適合的處理方式

    github:https://github.com/kargarisaac/telegram_link_summarizer_agent

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    8 min
  • EP-52 AI智能體的行為快取系統:Muscle-mem,能讓智能體記住重複任務,減少重複調用LLM,可以與現有Agent系統集

    **AI智能體的行為快取系統:Muscle-mem,能讓智能體記住重複任務,減少重複呼叫LLM,可以與現有Agent系統整合**

    相當於給智能體加了個大腦,幫它記住之前做過的事,當智能體接到任務時,它會先檢查記憶庫,如果之前做過,就直接按照之前記錄步驟去做;如果是新的任務,就會把任務交給智能體處理

    核心是它的驗證機制,並不是簡單復用所有先前的操作,它會判斷這個記憶是不是真的適合現在的任務,如果任務的某些關鍵訊息變了,就不能直接用之前的記憶

    對重複任務直接用緩存,減少呼叫AI模型次數,節省成本

    github:https://github.com/pig-dot-dev/muscle-mem

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    6 min
  • EP-51 一款具備自我進化能力的多智能體自動化系統:EvoAgentX,對需要持續優化及多步驟協作的複雜AI應用場景非常適用

    **一款具備自我進化能力的多智能體自動化系統:EvoAgentX,對需要持續優化及多步驟協作的複雜AI應用場景非常適用**

    比如說,醫療診斷輔助、科研助理、電商平台訂單處理、自動化客服、個人化推薦、履歷智能職缺推薦、股票視覺分析等等

    EvoAgentX是一款具備自動工作流程產生、任務排程執行、且整合了MCP能力的多智能體系統工具

    除了構建,核心在於它透過整合多種演化演算法,可以自動調整智能體的參數、優化工作流程結構,使AI智能體處理重複任務時更有效率,同時也能自動優化自我行為

    在Open Deep Research和OWL上,透過EvoAgentX優化其在某些任務上的表現得到了提升

    github:https://github.com/EvoAgentX/EvoAgentX

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    7 min
  • EP-50 整合了RAG、MCP的多智能體無程式碼建構工具:open-agent-platform,圖形化操作,適合無程式快速原型

    **整合了RAG、MCP的多智能體無程式碼建構工具:open-agent-platform,圖形化操作,適合無程式快速原型**

    可以用它做例如,自動化相關任務,資料分析、個人/研究助理、智慧客服、個人化推薦,或企業內部知識庫等等

    可透過介面建立和管理智能體,設定智能體的行為、回答風格、處理邏輯等等,可與智能體即時交互,測試共響應與功能,支援擴展

    github:https://github.com/langchain-ai/open-agent-platform

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  • EP-49 一款專用於數學建模的AI助理:Math Model Agent,給它題目,它可以完成從問題分析、建立模型、寫程式碼、寫論文等全流程

    **一款專用於數學建模的AI助理:MathModelAgent,給它題目,它可以完成從問題分析、建立模型、寫程式碼、寫論文等全流程**

    它是一個多Agent協作系統,包括負責數學建模的agent、編寫/調試程式碼的agent、論文撰寫的agent

    支援不同AI模型,內建了本地程式碼解釋器,可以直接運行和調試生成的程式碼

    適用於輔助數學建模比賽、輔助做數學建模研究,或是做數據分析等等

    github:https://github.com/jihe520/MathModelAgent

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  • EP-48 新出的一款整合了瀏覽器操作、MCP、自動工具呼叫、任務規劃、深度研究等多種能力的智慧體框架:minion-agent

    **新出的一款整合了瀏覽器操作、MCP、自動工具呼叫、任務規劃、深度研究等多種能力的智慧體框架:minion-agent**

    它的能力在於比如說,8分鐘自動收集了35篇文章,生成6頁的詳細分析報告;自動訪問網站提取定價信息,生成結構化的價格比較表,輔助市場調查等等

    好比AI助理製作套裝,告訴它要做什麼,它就能自動完成像網站互動、工具使用、計畫、研究等複雜任務

    支援多種AI模型,可以隨時增加新功能,能和各種工具一起使用

    用它做科學研究助理、市場調查助理、媒體助理或個人助理都可以

    github:https://github.com/femto/minion-agent

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  • EP-47 arXiv論文摘要產生器:arxiv_summarizer,給一個arXiv連結或關鍵字,指定日期範圍,讓它去arXiv上幫你找到對應的論文並總結

    **arXiv論文摘要產生器:arxiv_summarizer,給一個arXiv連結或關鍵字,指定日期範圍,讓它去arXiv上幫你找到對應的論文並總結**

    也可以設定自動運行,讓它每天找新的相關論文,並把總結發到你的Google文件裡

    支援單篇或批量處理,對於需要瀏覽大量論文的研究人員或學生比較有用

    github:https://github.com/Shaier/arxiv_summarizer

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  • EP-46 Qwen3的Agent能力使用指南!透過Qwen-Agent讓Qwen3模型無縫調用MCP Server,一鍵將文件轉換為結構化的心智圖

    **Qwen3的Agent能力使用指南!透過Qwen-Agent讓Qwen3模型無縫調用MCP Server,一鍵將文件轉換為結構化的心智圖**

    範例中展示了從檔案讀取、智慧編號到心智圖轉換,Qwen-Agent透過Qwen3呼叫MCP Server服務的全流程,程式碼請見下方

    另外還有基於自然語言操作資料庫、即時智慧地圖服務兩個範例,可以拿來做快速原型開發,修改擴展,或練手使用

    CookBook:
    資料庫操作:https://github.com/QwenLM/Qwen-Agent/blob/main/examples/cookbook_database_manipulation.ipynb

    地圖:https://github.com/QwenLM/Qwen-Agent/blob/main/examples/cookbook_drive_guide.ipynb

    產生導圖:https://github.com/QwenLM/Qwen-Agent/blob/main/examples/cookbook_mind_map.ipynb

    Qwen-Agent:https://github.com/QwenLM/Qwen-Agent

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