Agentic AI框架 正引领人工智能进入一个全新的时代。这些系统能够自主运行，无需持续的人工干预。与需要人为指令和维护的传统AI不同，Agentic AI框架 能够权衡各种选项、动态调整策略，并独立完成任务。本文将深入探讨 Agentic AI 的兴起、关键标准，并重点介绍2025年值得关注的五大 Agentic AI框架，以及未来的发展趋势。 1. Agentic AI 的崛起：自主性带来的
模型上下文协议(MCP)正迅速成为AI Agent开发领域的热门话题。从RAG到通用工具调用，再到如今的MCP，AI领域的发展日新月异。本文将深入浅出地介绍MCP，并展示如何快速构建一个MCP Server，让你的AI Agent拥有更强大的能力。我们将探讨MCP的核心概念、传输方式、开发过程以及实际应用，帮助你快速掌握这项关键技术。 1. MCP：标准化工具调用的关键 模型上下文协议(MCP)是
随着 AI Agent 技术的蓬勃发展，诸如 RAG（Retrieval Augmented Generation）、通用的“tool calling”以及炙手可热的 Model Context Protocol (MCP) 等新概念层出不穷，深刻影响着软件开发和大模型 (LLM) 的应用流程。MCP 的迅速走红，让一些人感到困惑，另一些人则将其视为又一个值得关注的热点。本文将深入浅出地剖析 MC
2023年，AutoGPT和BabyAGI等开源项目的出现，让我们初窥了大模型在超越简单问答之外的可能性。它们展示了AI智能体的潜力——能够自主规划、决策和执行任务的系统。而到了2025年，由大模型驱动的AI智能体已经成为众多企业和研究人员的日常工具。虽然你仍然可以选择不使用它们来管理项目和数据，但它们带来的效率和组织性提升，却让大多数人难以回到过去。本文将深入探讨当前AI智能体系统的核心概念，分
我们都见过那些演示完美的 AI Agent，它们似乎能毫不费力地解决各种问题。但当你真正尝试构建一个用于应对复杂挑战的 AI Agent 时，会发生什么呢？本文将深入探讨 AI Agent 开发过程中隐藏的挑战，揭示构建过程中的混乱、复杂和迷人之处。笔者亲身经历了数周与不一致的 LLM 作斗争，构建自定义工具，以及追寻难以捉摸的“完美”答案的过程。 挑战：GAIA数据集的导航之旅 GAIA数据集旨
构建真正能解决实际问题的 LLM Agent 并非易事。你需要考虑如何编排多步骤推理过程、追踪 Agent 的状态、设置安全护栏以及监控决策过程。幸运的是，LangGraph 正是为了解决这些痛点而生的。Google 近期开源了一个用 LangGraph 和 Gemini 构建的深度研究 Agent 的全栈实现（Apache-2.0 许可），这完美地展示了 LangGraph 的强大之处。本文将深
随着大模型技术的飞速发展，构建能够自主决策、协同工作、适应复杂环境的智能 Agent 变得越来越重要。然而，传统的 Agent 开发方式往往面临着代码冗余、难以维护、扩展性差等问题。LangGraph 作为一种新型的 Agent 编排框架，通过将复杂的工作流建模成图结构，极大地简化了 Agent 的构建过程，并提高了其可维护性和可扩展性。本文将深入探讨 LangGraph 的核心概念、关键术语，并
近年来，大语言模型 (LLM) 的热度持续高涨，OpenAI、Hugging Face、Meta 的 LLaMA 系列等厂商纷纷推出各种型号和规模的 LLM。然而，当我们真正通过 ChatGPT 等聊天界面使用这些模型时，会发现大部分时间都花在了 prompting （提示词工程）上。我们需要不断地给出指令、评估输出，并根据结果进行调整。这种你来我往的互动模式，虽然有效，但也暴露出 LLM 的局限
在医疗领域，AI驱动的患者聊天机器人正在改变患者与医疗服务的互动方式。然而，要使这些聊天机器人真正发挥作用，必须让它们理解患者的就诊背景，将过去的医疗对话信息与当前的症状联系起来。简单来说，这些系统需要像医生一样，基于患者的既往病史来解读当前的症状。这其中，如何有效存储和检索病人的医疗对话信息，成为了构建智能化医疗AI Agent的关键挑战。本文将深入探讨如何利用向量数据库来解决这一问题，并结合关
当前，人工智能(AI)领域正经历一场深刻的变革，这场变革的核心在于大语言模型(LLM)与自动化技术的深度融合，催生出一种全新的AI形态——Agentic AI（自主智能体）。本文将深入探讨这一融合趋势，剖析其背后的技术驱动力，并通过实际案例展望其在重塑商业、工作和生活等领域的巨大潜力。从被动工具到主动伙伴，Agentic AI的崛起，预示着人机协作新时代的到来。 1. 大语言模型：Agentic
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