AI 代理

借助 Qdrant 强大的向量搜索和可扩展基础设施，释放您的 AI 代理的全部潜力，使其能够处理复杂任务、实时适应并推动在任何环境中实现更智能、数据驱动的结果。

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AI 代理与 Qdrant

由 Qdrant 提供支持的 AI 代理利用先进的向量搜索实时访问和检索高维数据，从而在动态环境中实现智能、由 Agentic-RAG 驱动的多步决策。

多模态数据处理

Qdrant 使 AI 代理能够处理和检索来自不同数据类型（文本、图像、音频）的高维向量，支持在多模态环境中进行更全面的决策。

自适应学习

Qdrant 通过支持高效的向量检索和更新来支持持续学习，使代理能够根据实时交互和新数据点进行学习和进化。

Qdrant 使 AI 代理能够高效地适应、学习和协作。

上下文精确性

Qdrant 的混合搜索结合了语义向量搜索、词法搜索和元数据过滤，使 AI 代理能够检索高度相关且上下文精确的信息。这通过允许代理利用基于意义和基于关键词的策略来增强决策能力，确保在动态环境中处理复杂查询的准确性和相关性。

混合搜索

多代理系统

Qdrant 的可扩展性和多租户能力确保多个代理可以在分布式系统中协作，实现无缝的协调和通信——这是 Agentic RAG 工作流的关键。

多租户

实时决策

Qdrant 的实时、先进向量搜索使 AI 代理能够即时对实时数据采取行动，这对于时间敏感的自主决策至关重要。

HNSW

优化内嵌处理的 CPU 性能

Qdrant 的架构针对高吞吐量的内嵌处理进行了优化，最大程度地减少了 CPU 负载并防止了性能瓶颈。这使得 Agentic RAG 工作流中的 AI 代理能够高效执行复杂的多步任务，即使在大规模下也能确保平稳运行。

分布式部署

用于快速查询处理的语义缓存

Qdrant 通过语义缓存提高了 AI 代理的效率，该缓存基于语义等效性而不是精确匹配来保存查询结果。这种方法通过重用先前计算出的答案来减少查询处理时间和系统负载，这对于高吞吐量的 AI 应用至关重要。

语义缓存

Qdrant 集成领先的 AI 代理框架

LangGraph

一个用于通过结构化图管理多 LLM 工作流的框架，专为 AI 代理设计。

Swarm

一个去中心化平台，支持 AI 代理之间的协作以完成任务。

CrewAI

一个基于团队的 AI 代理协作系统，能够高效地编排多代理工作流。

AutoGen

一个用于生成 AI 代理工作流和自动化复杂任务的自动化工具。

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