LangChain 是一个强大的框架，旨在简化基于语言模型的应用程序的构建过程。它如同 AI 模型与各种工具、数据库和 API 之间的桥梁，在我们的项目中，LangChain 负责编排整个 workflow，管理提示词如何发送到模型，如何调用工具，以及 AI 如何与 PGVector 或 Redis 等数据源交互。将其想象成一个乐团指挥，确保每个部分和谐演奏，共同完成一首优美的乐章。 LangCh
大语言模型（LLM）、Agentic AI 以及 LLM 应用领域正在高速发展。每周都有公司发布新的功能、突破性的研究成果和新的应用，同时也带来了关于如何利用这项强大技术造福未来以及如何防止其危害的疑问。这些 AI 不仅仅是为了处理信息而设计的，更是为了在复杂的环境中进行推理、规划、评估、记忆和采取行动，从而产生实际的影响。本文将围绕大模型 Agent 技术、AI 安全、持续学习、最新工具和未来展
面对日益复杂的挑战，我们总渴望找到一劳永逸的解决方案。近期，AI Agent（人工智能代理）的兴起似乎预示着一种“万能钥匙”的出现，但事实果真如此吗？在狂热追捧背后，我们更应冷静思考：Agent技术是否真的适用于所有场景？本文将基于实际经验，深入探讨Agent技术的适用性，分析其优势与局限，并探讨如何正确选择最合适的解决方案。 AI Agent：沙滩漫步，还是深渊凝视？ 关于AI Agent的讨论
人工智能正在经历一场变革，其中视觉语言模型（VLM）无疑是这场变革中最引人注目的技术之一。VLM 能够像人类一样，同时理解图像和文本，并将两者联系起来，从而实现更高级别的智能交互。想象一下，AI 不仅仅是识别一张照片中的物体，而是能够理解照片的场景，回答相关问题，甚至生成对照片的描述。本文将深入探讨 VLM 的核心技术、训练过程、应用场景，以及它将如何改变我们与世界的互动方式。 VLM 的本质：连
硬件设计领域正迎来一场由AI驱动的革命。大型语言模型（LLM）在理解和生成代码方面展现出惊人的潜力，但传统方法往往侧重于语法和结构的模仿，缺乏对硬件内在逻辑的真正理解。本文将深入探讨一种名为VeriReason的创新方法，它通过结合显式推理、强化学习和领域特定反馈，教会AI像硬件工程师一样思考，从而显著提升Verilog代码生成的质量和效率。我们将剖析VeriReason的技术原理、构建过程、关键
智能Agent不再孤军奋战，一个由自主Agent协同合作、规划、执行并优化复杂工作流的时代已经到来，这就是 Agentic AI。本文将深入探讨 Agentic AI 的崛起，解析其如何驱动自主工作流，并展望其未来发展。 1. 核心概念：从Agent到Agentic系统 单个智能Agent的能力已经令人印象深刻，它可以解析提示、执行操作，甚至生成 SQL 或测试用例。想象一下，如果将多个这样的 A
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