【开源工具接入千帆实战系列】Langchain接入千帆DeepSeek，来了 千帆社区
中心 退出登录 1 【开源工具接入千帆实战系列】Langchain接入千帆DeepSeek，来了 大模型开发 / 技术交流 LLM 文心大模型 开源大模型 2025.04.17 7662 看过 1 关于 LangChain LangChain 是一个由大型语言模型 (LLM) 驱动的应用程序开发框架。
功能说明 - 智能视频SDK | 百度智能云文档
支持比V、点赞、OK、单手比心、食指比1、握拳、手掌的检测（7个手势） 手部贴纸 基于手势识别，添加2D/3D贴纸道具 指尖检测 指尖点的精准检测和跟踪 手势实时驱动 基于手部21关节点检测，实现手部驱动手偶的玩法 肢体特效 瘦身/增高 基于全局实现瘦身/增高/哈哈镜效果 动作识别 识别肢体动作，并触发特效，包含2D/3D特效 前后景分割 人像分割 通过AI算法，识别视频中的人物区域（上半身），实现替换背景
连接边缘baetyl-broker - 智能边缘BIE | 百度智能云文档
4 thing/{deviceProductKey}/{deviceName}/property/invoke 驱动接收来自云端的变更（置数） 5 thing/{deviceProductKey}/{deviceName}/property/get 驱动接收来自云端的事件（召测） 6 thing/{deviceProductKey}/{deviceName}/raw/c2d 驱动接收来自云端的自定义格式消息
首发！百度百科全系能力上线千帆，权威知识增强Agent一键打造 千帆社区
核心能力二：全维知识形态，满足多元场景 文字+视频双引擎，除结构化词条内容外，独家集成秒懂百科短视频资源，轻松实现轻量化知识传递；支持百万级并发查询，响应速度毫秒级，适配实时问答、内容推荐等高并发需求。 核心能力三：开箱即用，无缝集成千帆生态 提供标准化组件及API接口能力，开发者可一键使用，大幅降低Agent构建成本。
RTC SDK&Demo下载 - RTC实时音视频 | 百度智能云文档
点击下载 Linux BRTC.Linux.SDKV0.2.20.tar.gz（x86_64） 93366f6ef33f548373d7e014828cfeb6 点击下载 BRTC.Linux.SDK.armv7-softfp.V0.2.20.tar.gz 231ee52c2b0a1c4bb20c6e337083ed38 点击下载 BRTC.Linux.SDK.armv7-soft-uclibc.V0.2.20
安装BOSCMD 对象存储（BOS）
arm64-linux-bcecmd-0.5.15.zip Linux arm64 7.2MB zip:b72dee1e1c0192dcda0ba72c9a23f233 bcecmd:e47c8ea69428a743c1ba14eb2b198ea4 arm64-mac-bcecmd-0.5.15.zip Mac arm64 7.3MB zip:fa8ded940b8a25805e2ccc05772296fd
目前最详细的OpenClaw工作原理解析，附应用生态及相关资源 千帆社区
浏览器工具：语义快照而非截图 Clawd 的浏览器工具并非主要依赖截图，而是采用语义快照——一种基于页面无障碍树（ARIA）的文本化表示形式。 所以Agent将看到： - textbox Email [ref=2] - textbox Password [ref=3] - link Forgot password?
Golang - 函数计算CFC | 百度智能云文档
Shell 复制 1 export GOOS = linux 2 export GOARCH = amd64 3 go build 函数的运行文件必须为可执行文件，通过 go build 编译，会产生一个二进制可执行文件，如下： Shell 复制 1 $ ls -lah echo_demo 2 -rwxr-xr-x 1 work 2 .7M 4 3 14 :37 echo_demo 您也可以使用如下命令为您的二进制文件添加可执行权限
2025年AI战略分析智能体应用推荐榜：从企业到个人的全景决策革命 千帆社区
通用筛选建议 ： 验证知识源头 ：考察智能体背后的知识库是否来自权威、可追溯的一手行业报告或数据，而非仅依赖互联网公开信息聚合。 测试分析框架 ：输入一个复杂问题，观察其是直接给出结论，还是通过提问帮你澄清问题、展示分析逻辑。后者更具长期赋能价值。 检查场景契合 ：明确自身最高频的决策场景，选择在该领域有深度案例和成功验证的智能体，避免追求“大而全”但“泛而浅”。
RFT-逻辑推理任务—“谁是好人” - 百度千帆·大模型服务及Agent开发平台
四、基于Qwen2.5-7B-Instruct进行RFT的具体步骤 Step 1：创建RFT训练任务 在千帆ModelBuilder上，选择「模型精调」→「偏好对齐」→「RFT」，并选择base模型Qwen2.5-7B-Instruct，此模型编码和数学能力较强，在逻辑类问题处理方面表现较好 。 选择训练方法 RFT基于奖励信号驱动模型迭代，奖励规则中定义了评估模型输出好坏的规则。
