現(xiàn)在的大語言模型（比如：DeepSeek、GPT系列）在做“檢索增強生成”（RAG）時，經(jīng)常會遇到一個大麻煩：為了生成準確答案，需要把從外部檢索到的很多段落都塞進模型里當“參考資料”，但這些資料太長了，會導致兩個嚴重問題：速度變慢：模型要處理的文字越多，生成第一個token的時間（TTFT）就越長，甚至成倍數(shù)增加；后續(xù)每個token的生成時間（TTIT）也會變長，整體反應(yīng)變慢。內(nèi)存不夠用：模型需要專門的“鍵值緩存”（KVCache）...

做AI智能體開發(fā)的同學們，或許都遇過這樣的困境：想搭個AI智能體處理業(yè)務(wù)，基礎(chǔ)框架很快跑通，但一到復雜場景就“卡殼”要么模型輸入的上下文沒法精準控制，要么流程步驟改起來牽一發(fā)而動全身，最后只能放棄框架，硬寫自定義代碼。如今，LangChain1.0帶著全新的“智能體中間件（AgentMiddleware）”來了！這個被官方稱為“解決生產(chǎn)落地痛點”的核心功能，到底有多厲害？今天就帶大家拆解清楚，看完你會發(fā)現(xiàn)：原來AI智能體的靈活...

1、從單兵作戰(zhàn)到團隊協(xié)作：多Agent系統(tǒng)的新時代在AI發(fā)展的早期階段，我們習慣于與單一智能助手互動：一個ChatGPT、一個Claude、一個專用的企業(yè)AI。但現(xiàn)實世界的復雜問題往往需要多種專業(yè)技能的協(xié)作。正如人類團隊中需要項目經(jīng)理、技術(shù)專家、創(chuàng)意總監(jiān)各司其職，多Agent系統(tǒng)讓不同專長的AI智能體能夠協(xié)同工作，發(fā)揮1+1>2的集體智慧。而MCP（ModelContextProtocol，模型上下文協(xié)議）在這場變革中扮演著至關(guān)重要的角色它是多Agent系...

構(gòu)建強大的AIAgent系統(tǒng)已成為大模型落地應(yīng)用的核心路徑之一。在眾多框架中，LangGraph因其對復雜工作流的強大控制力，正迅速成為構(gòu)建多智能體（MultiAgent）系統(tǒng)的首選方案。然而，LangGraph陡峭的學習曲線和頻繁的文檔變更，常常讓開發(fā)者在“從0到1”的啟動階段望而卻步。本文將為你解析AIAgent的核心框架ReAct與LangGraph，并介紹一個專為解決上述難題而生的模板項目??langgraphupreact??。它旨在幫助開發(fā)者，尤其是國內(nèi)...

在AI智能體開發(fā)中，自然語言理解（NLU）是決定用戶體驗的核心環(huán)節(jié)，而意圖識別（IntentDetection）與槽位抽取（SlotFilling）則是NLU的兩大支柱。意圖識別負責精準判斷用戶語義目的，比如：區(qū)分“查詢天氣”和“預訂餐廳”；槽位抽取則聚焦結(jié)構(gòu)化關(guān)鍵信息，像從訂餐需求中提取“菜品名稱”“送餐地址”等必備參數(shù)。二者共同構(gòu)成語義解析的完整鏈路，直接影響對話系統(tǒng)的交互質(zhì)量。我們團隊在過去一年中，主導了幾十個AI智能體開...

與大語言模型（LLM）打交道，遠不止“寫提示詞”這么簡單。生產(chǎn)級別的AI智能體系統(tǒng)，要求開發(fā)者深入理解模型的工程構(gòu)建、部署流程與優(yōu)化方法。以下是支撐生產(chǎn)級AI大模型應(yīng)用落地的8大核心技能：我們來逐一拆解這些技能。AI智能體企業(yè)落地的8個核心技能1、核心技能一：提示詞工程（PromptEngineering）最基礎(chǔ)的技能，是設(shè)計結(jié)構(gòu)化的提示詞（Prompt）既要減少歧義，又要引導大模型輸出可預期的結(jié)果。這需要快速嘗試不同的提示詞變...

核心觀點：大多數(shù)AI智能體的失敗，其根源不在于模型本身的能力不足，而在于“上下文工程”（ContextEngineering）的缺失。“上下文工程”這個概念近期在AI大模型領(lǐng)域迅速升溫，它究竟是新瓶裝舊酒，還是真正揭示了構(gòu)建強大AI應(yīng)用的核心秘訣？它與我們熟知的提示工程（PromptEngineering）和檢索增強生成（RAG）有何不同？本文將深入探討上下文工程的“是什么”、“為什么”以及“如何做”，為你揭示其在構(gòu)建魯棒、可擴展的AI應(yīng)...

1、RAG系統(tǒng)的“痛點”：分塊對于許多AI工程師來說，檢索增強生成（RAG）是一個讓人又愛又恨的技術(shù)。理論上，它非常簡單：從你的私有中知識庫找到相關(guān)信息，然后讓大語言模型（LLM）基于這些信息生成回答。但在實際操作中，面對海量混亂的數(shù)據(jù)，你往往會陷入無盡的調(diào)試循環(huán)：調(diào)整文本塊（Chunking）切換嵌入模型（Embeddingmodels）更換檢索器（Retrievers）微調(diào)排序器（Rankers）重寫提示詞（Prompts）即便如此，你可能還是會收...

在這篇文章中，我將為構(gòu)建AI智能體的開發(fā)人員提供開源生態(tài)系統(tǒng)的精選和更新框架。雖然不乏AI智能體市場地圖，但大多數(shù)地圖都面向非構(gòu)建者，他們需要可視化的工具和框架來啟動當今的功能性AI智能體。本文中列出的每個框架都允許商業(yè)用途，并具有寬松的開源許可證。本文涵蓋的開源技術(shù)棧類別：→構(gòu)建和編排AI智能體（10）→計算機使用（5）→瀏覽器自動化（5）→語音（12）→文檔處理（7）→記憶（3）→測試、評估和可觀測性（6）...

隨著AI應(yīng)用在企業(yè)落地越來越多，開發(fā)者在落地AI應(yīng)用時會遇到以下6方面的困難：1.AI能力接入與管理能力目錄分散：企業(yè)內(nèi)部的AI能力（比如：大模型、Agent、工具等）分散在不同部門和系統(tǒng)中，沒有統(tǒng)一的管理和發(fā)現(xiàn)機制，導致開發(fā)者難以快速找到和使用所需的AI能力。上架流程不一致：不同AI能力的上架和接入流程各不相同，缺乏標準化的流程和接口，增加了開發(fā)者的接入成本和時間。權(quán)限與配額管理復雜：企業(yè)內(nèi)部不同角色（比如：開...

AI應(yīng)用在企業(yè)中落地越來越多了，特別是幫助用戶從海量文檔中迅速找到所需信息并提供答案，這些應(yīng)用在技術(shù)上往往會使用到RAG（檢索增強生成），RAG技術(shù)是構(gòu)建這類系統(tǒng)的主要選擇。然而，傳統(tǒng)RAG技術(shù)往往需要復雜的向量化過程，這不僅增加了開發(fā)難度，也限制了系統(tǒng)的效率和可擴展性。最近，OpenAI公布了一個令人眼前一亮的RAG問答系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計新范式。這一系統(tǒng)同樣基于RAG技術(shù)，但卻完全摒棄了向量化步驟，實現(xiàn)了技術(shù)上的重大突破...

就像指揮家引導樂團一樣，從獨奏表演者到同步合奏。人類將領(lǐng)導企業(yè)AI智能體經(jīng)歷三個進化階段——單一智能體架構(gòu)、多智能體協(xié)作架構(gòu)、智能體編排架構(gòu)。下文我們詳細剖析之。企業(yè)AI智能體架構(gòu)設(shè)計三個階段正如音樂從單音符旋律演變?yōu)閺碗s的交響樂，AI智能體正從獨奏表演者發(fā)展到編排合奏。每個階段都建立在前一個階段之上，在企業(yè)環(huán)境中創(chuàng)造出更豐富、更細致的互動。階段1：“單一智能體”——專業(yè)貢獻者在智能體演變的第一階段，...

如果說傳統(tǒng)AI就像患有“健忘癥”的專家，每次對話都要重新開始，那么MCP的上下文管理就是給AI裝上了“永久記憶”。這不只是技術(shù)升級，而是AI從“對話工具”邁向“工作伙伴”的關(guān)鍵一步。1、上下文管理的核心挑戰(zhàn)傳統(tǒng)AI的記憶困境第一、Token限制問題：Claude3:200Ktokens≈150,000字ChatGPT4:128Ktokens≈100,000字Gemini:2Mtokens≈1,500,000字但復雜的企業(yè)對話往往需要：歷史決策記錄項目背景資料技術(shù)規(guī)格文件工作流程狀態(tài)輕...

構(gòu)建AI智能體應(yīng)用市面上有很多工具，本文根據(jù)我們的實踐落地經(jīng)驗，給大家推薦一份經(jīng)過篩選的靠譜開源技術(shù)棧，包括：開發(fā)&編排框架、記憶、文檔理解、計算機控制、語音功能、測試與評估、監(jiān)控與可觀測性、模擬環(huán)境、垂直智能體等9個方向，如下圖所示：下文我們詳細剖析之。一、構(gòu)建AI智能體技術(shù)棧1、構(gòu)建AI智能體的技術(shù)棧總覽構(gòu)建和協(xié)調(diào)AI智能體的框架如果你是從零開始構(gòu)建AI智能體，就從這里入手。這些工具可以幫助你構(gòu)建AI智能...

1、A2A與MCP：AI智能體生態(tài)的完美搭檔如果將MCP視為AI智能體的“工具箱”，那么Agent2Agent(A2A)協(xié)議就是促進AI智能體之間“相互協(xié)作”的溝通語言。這兩種協(xié)議的結(jié)合正在重新塑造AI智能體的合作方式，從獨立作業(yè)轉(zhuǎn)變?yōu)閳F隊合作。2、A2A協(xié)議：實現(xiàn)AI智能體間的對話Agent2Agent協(xié)議是什么？A2A是由Google主導開發(fā)的開源協(xié)議，專門用于解決AI智能體間的通信與協(xié)作問題。它使得不同框架、不同公司、運行在不同服務(wù)器上的AI智能體能...

在RAG（RetrievalAugmentedGeneration）架構(gòu)系統(tǒng)中，從文檔中提取信息是不可避免的，而系統(tǒng)輸出的質(zhì)量在很大程度上取決于從源內(nèi)容中提取信息的效果。本文結(jié)合近期一篇RAG調(diào)查報告的發(fā)現(xiàn)與我之前的部分研究，對RAG系統(tǒng)如何解析和整合結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化和多模態(tài)知識進行了簡明概括。下文我們詳細剖析之。一、多模態(tài)數(shù)據(jù)RAG文檔解析工具選型1、結(jié)構(gòu)化知識：數(shù)據(jù)按規(guī)則組織的范式1.1知識圖譜：易于查詢，便于使用，難以集...

誕生三十余年的“老”搜索，在AI時代仍是必爭高地，根源在于它與大語言模型（LLM）形成了“彼此成就”的閉環(huán)。對大模型而言，搜索像實時外掛的知識庫補時效、補長尾、拉通垂直領(lǐng)域，顯著削弱幻覺；多輪調(diào)用后，它已成為大模型落地的標準“氧氣”。反過來，大模型把搜索從“給鏈接、人篩選”的舊范式，推進到“直接生成答案”的新紀元，整條技術(shù)棧理解、召回、排序、呈現(xiàn)都被重新寫了一遍，搜索由此邁入生成式進化快車道。比如：...

在檢索增強生成（RAG）不斷發(fā)展的世界中，并非所有AI智能體都生而平等。有些充當智能路由器，有些是總規(guī)劃師，還有一些同時處理記憶、工具和邏輯。以下是一個關(guān)于智能RAGAI智能體類型的架構(gòu)設(shè)計剖析，每種類型都配有實際用例，展示它們在實踐中如何表現(xiàn)。企業(yè)在實際業(yè)務(wù)場景落地中，發(fā)現(xiàn)許多這些AI智能體不僅僅是檢索文檔——它們還會采取行動。它們會規(guī)劃、路由、驗證，甚至會根據(jù)用戶反饋實時調(diào)整。下文我們詳細剖析之。一、7...

歷史總是在眾目睽睽之下隱藏其最大的變革。當MSDOS安靜地變成Windows3.1時，很少有人會想到它將定義個人計算數(shù)十年。當iOS在2008年帶著一個小巧的應(yīng)用商店推出時，它不僅為手機提供動力，還解鎖了整個行業(yè)。現(xiàn)在，我們再次正處于另一次變革的邊緣：基于AI的操作系統(tǒng)平臺的崛起，這些平臺從一開始就以AI為主要參與者，而不是人類。利害關(guān)系巨大，控制主導AI操作系統(tǒng)的公司不僅會銷售軟件，還將控制自主智能的數(shù)字神經(jīng)系統(tǒng)。下文...

關(guān)于AI大模型應(yīng)用的落地方案選型，最近一年多，圍繞LLM（大語言模型）、RAG（檢索增強生成）、Workflow（工作流）、Agent（智能體）、MultiAgent（多智能體）孰優(yōu)孰劣，各方觀點吵得可謂是天翻地覆：圍繞大模型上下文窗口持續(xù)擴容，RAG是否已失去存在價值？圍繞模型工具調(diào)用能力，LangChain更相信Workflow架構(gòu)的可控性優(yōu)勢；OpenAI力推Agent的自主決策潛力，到底誰說得對？圍繞Agent落地的技術(shù)路線，Devin（Cognitio旗下自動編...