02_情感分析Agent

腾飞开源
优质创作者: 人工智能技术领域
2025-09-29 09:04:46

课时名称课时知识点
02_情感分析Agent情感分析Agent使用LLM和Jinja2模板分析用户消息中的情绪，通过JSON解析器输出结构化结果。该Agent能识别五种情绪类型并给出强度评分，为后续响应生成提供情感依据，集成在Agent决策流程中。
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Langgraph实战-Agent-使用ReAct进行情感分析
在这个例子中创建了一个情感分析 Agent，它使用 LLM（大型语言模型）来处理客户反馈，并集成自定义情感分析工具，将反馈分为正面、中性或负面。根据情感分析结果， Agent使用 ReAct（推理、行动、观察）框架生成适当的回应。 Agent对客户反馈进行推理，调用情感分析工具，并作出回应。
基于Langgraph创建ReAct Agent应用示例
这是一个循环过程，如果代理LLM要调用工具，将运行工具并将结果传回Agent，Agent添加工具现场后继续请求代理LLM是否使用工具；如果LLM没要求运行工具，将结束循环并响应用户。这里尝试基于langgraph+ollama构建上述agent代理应用，示例agent代理架构的真实运行过程。ReAct Agent应用由一个代理LLM和工具组成。与应用交互时，调用代理LLM决定是否使用工具。使用自定义工具get_weather，返回nyc、sf预置天气数据，实现方式与mcp工具定义类似。
Free_US_Investment_Agent_System：美股投资 Agent 系统
Free_US_Investment_Agent_System：美股投资 Agent 系统 项目介绍 Free_US_Investment_Agent_System 是一款基于人工智能的美股市场分析和交易决策系统。该系统利用 yfinance 获取实时的美股市场数据，并通过 AlphaVantage API 进行新闻情感分析，旨在为用户提供一个智能化的投资决策工具。它不仅适用于教育和研究目的，还能...
情感分析增强AI Agent：利用LLM深入理解文本情感
情感分析是自然语言处理（NLP）中的一个核心任务，旨在通过计算机技术对文本中的情感倾向进行分类。情感分析的目标是理解文本中蕴含的情感信息，例如判断一段文本是积极、消极还是中性。大语言模型（LLM）是指基于Transformer架构的大规模预训练语言模型，如GPT、BERT等。这些模型通过海量数据的预训练，能够理解上下文并生成连贯的文本。
情感分析：让AI Agent具备情商
随着人工智能技术的飞速发展，AI Agent在各个领域的应用越来越广泛。然而，目前大多数AI Agent缺乏对人类情感的理解和响应能力，这限制了它们与人类进行更自然、更有效的交互。情感分析的目的就是让AI Agent能够识别、理解和处理人类的情感信息，从而具备类似人类的情商，提高与人类交互的质量和效果。本文的范围涵盖了情感分析的基本概念、核心算法、数学模型、实际应用场景等方面。我们将详细介绍情感分析的技术原理，并通过实际案例展示如何实现一个简单的情感分析系统。
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