AGENT UNITED VAN LINES INC DEMENAGEURSBusiness Directories,Company Directories

Company Name: Corporate Name:	AGENT UNITED VAN LINES INC DEMENAGEURS
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Company Address:	316 Av 12E S,SHERBROOKE,QC,Canada
ZIP Code: Postal Code:	J1G
Telephone Number:	8195634322
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USA SIC Code(Standard Industrial Classification Code):	153940
USA SIC Description:	MOVING & STORAGE
Number of Employees:	1 to 4
Sales Amount:	Less than $500,000
Credit History: Credit Report:	Unknown
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Company Directories & Business Directories

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AGORA CENTRE DESTHETIQUE
AGMV MARQUIS IMPRIMEUR INC
AGMV MARQUIS IMPRIMEURS INC

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AGENT IMMOBILIER AFFILIE BRETON
AGENCES CLUB VOYAGES ORFORD
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Company News:

Agent 到底是什么？和 ChatGPT 有什么不同？ - 知乎
大家都在说2025年回事Agent大年，我也相信，按照LLM目前的发展水平，一方面AGI遥遥无期，另一方面LLM的成本又在下降，AI应用的发展就会成为下一个热点，毕竟，行业总会找到自己的出路，而Agent就是AI行业的下一个出路之一。
AI领域的agent是什么意思？ - 知乎
网络热门Agents 截止至今日，开源的Agent应用可以说是百花齐放，文章也是挑选了热度和讨论度较高的19类Agent，基本能覆盖主流的Agent框架，每个类型都做了一个简单的summary、作为一个参考供大家学习。
Agent是什么，工作原理是怎样的？ - 知乎
Agent 的发展本质是模型能力迭代的体现：从依赖外部工具到内化自主能力。 2025 年的关键趋势是 Less Structure, More Intelligence ——减少人工框架，释放模型原生智能。开发者应聚焦数据积累（如用户交互日志）和强化学习微调，而非过度设计流程。如何学习AI大
AI agent是什么意思？ - 知乎
AI Agent是RL强化学习中的概念，跟大模型基本无关。所以按照定义来讲： ①未经微调的基础LLM，不是人工智能。 ②经过SFT调教的LLM，也不是人工智能，但可以叫专家系统，国产模型基本都是这一类型。 ③在SFT基础上，经过RLHF弱强化学习，有点AI的味儿了，这种RLHF LLM有一定的自主性，弹性大，思维
agent到底是个什么鬼？ - 知乎
agent到底是个什么鬼？前几年，agent在各种论文中频频出现，单从定义上看，感觉与构件并没有多大区别。 agent是不是仅仅是人工智能中炒作的一个概念，以忽悠为主，并没有什么… 显示全部关注者 81 被浏览
如何通俗的介绍什么是Ai agent？ - 知乎
手动 Agent 框架 = LLM + Tools + Workflow （2）半自动 Agent 框架将 AI 预设为不同身份的垂直 Agent（系统提示词 + 特定工具），每个垂直 Agent 完成不同的子任务，最后通过框架将每个子任务的执行过程和结果组合起来，完成最终目标。
如何学习ai agent？ - 知乎
Agent 是指 LLM 动态指导其自身流程和工具使用，并保持对其完成任务方式控制的系统。下面，我们将详细探讨这两种类型的 agentic 系统。在附录 1（“实践中的 Agent”）中，我们将介绍客户发现使用这些类型的系统具有特殊价值的两个领域。
AI中的Agent是什么意思？ - 知乎
手动 Agent 框架 = LLM + Tools + Workflow （2）半自动 Agent 框架将 AI 预设为不同身份的垂直 Agent（系统提示词 + 特定工具），每个垂直 Agent 完成不同的子任务，最后通过框架将每个子任务的执行过程和结果组合起来，完成最终目标。
现在评估Agent有哪些有代表性的Benchmark？ - 知乎
现在Agent爆火，有哪些Benchmark可以真实反应一个Agent的实际能力？以下BenchMark都有哪些区别？还有哪些…
如何评价当前的 AI Agent 落地效果普遍不佳的问题？ - 知乎
当 Agent 运行超过 10-20 轮，上下文窗口就会变得又臭又长，模型很容易“迷路”，开始重复犯错。而“微智能体”模式把复杂任务拆解，每个 Agent 只负责一个小的、专注的环节，上下文始终保持简短和聚焦，可靠性自然就上去了。