随着企业级AI应用中AI智能体互操作性日益普及，AI工程师们面临着一个常常被忽视但至关重要的挑战：多个AI智能体拥有不同大小的上下文窗口。例如，当一个智能体使用2K token的限制，而另一个智能体使用8K token时，它们共享知识、保持连续性和高效协作的能力就会变得不对称。这种非对称上下文窗口的管理，直接影响着多智能体系统的性能和可靠性。本文将深入探讨这一问题的重要性，并提供相应的设计方案，助
在人工智能领域快速发展的大背景下，从简单的聊天机器人到复杂的自主代理系统，标志着我们正在见证一场意义深远的范式转变。Google的代理开发工具包（ADK）应运而生，它弥合了这一差距，为开发人员提供了一种结构化的、可用于生产的构建智能代理系统的方案。本文将深入探讨ADK的架构、各种代理类型、工具生态系统以及实际应用，为你提供构建强大AI代理系统的蓝图。 ADK的核心优势：代码优先与自主性 ADK与传
人工智能领域的快速发展，如同打开了潘多拉的魔盒，各种创新层出不穷。然而，每一个突破性的进展往往伴随着新的挑战。大模型的能力日益强大，但在实际应用中却面临着信息孤岛的困境。例如，ChatGPT无法直接读取Slack线程，Claude也无法访问您的数据库。企业内部署的各种智能体（agents）各自独立运行，虽然具备一定的智能，但缺乏有效的连接与协作。随着企业不断堆叠模型、智能体和API，真正的瓶颈不再
随着大模型技术的飞速发展，我们越来越希望AI助手能够像人类专家一样，根据不同的需求无缝切换不同的“人格”。 LangGraph的Swarm架构提供了一种强大的解决方案，使我们能够构建一个多智能体系统，让多个专业化的智能体协同工作，自动将任务分配给最合适的专家。本文将带你了解如何使用LangGraph构建一个简单但强大的多智能体Swarm，深入探讨代码，解释每个步骤，并探讨如何将其扩展到实际应用中。
随着大模型 (LLM) 的发展，它们已经不仅仅是能够生成文本的工具，而是进化成具备推理、规划和使用工具能力的自主智能体。人工智能的下一个前沿并非仅仅在于更聪明的模型，而是更有效的智能体协作。我们正步入智能体 AI 时代，在这个时代，智能体必须协同工作以实现复杂的目的。但要使这些系统可靠、可扩展和安全，一个至关重要的要素是：精心设计的通信。本文将探讨如何通过结合经典软件设计模式和模型上下文协议 (M
引言：Agentic框架的崛起与LLM框架选择的重要性 随着人工智能领域的飞速发展，Agentic框架正以前所未有的速度改变着我们构建和部署AI驱动的应用程序的方式。这些框架使自主AI Agent能够执行复杂的任务，通过将任务分解为可管理的步骤，与外部工具集成，并充分利用大型语言模型（LLM）的力量，从而实现更智能、更高效的自动化。然而，面对众多的LLM框架，开发者面临着一个至关重要的问题：我应该
近几年，应用人工智能领域取得了令人瞩目的进展。在大型语言模型（LLM）最初的狂热之后，许多公司通过提示工程、检索增强生成（RAG）和明确定义的应用场景，找到了切实可行的方法来推动实际业务影响。然而，随着这些模式逐渐成为最佳实践，一种新的趋势——多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）——浮出水面。借助 n8n、LangGraph 和 CrewAI 等框架，让多个由 LLM
随着大模型技术的日益成熟，构建高效且可靠的AI智能体变得至关重要。本文将围绕提示工程、评估（Evals）、工具调用以及记忆管理这四个核心要素，探讨如何利用这些关键技术构建稳健、可应用于生产环境的AI智能体。尤其是在JavaScript生态系统中使用Mastra.ai等框架时，掌握这些技巧将显著提升开发效率和智能体性能。 1. 提示工程：智能体的基石 提示工程是构建AI智能体的首要环节，它直接决定了
我们已经探讨过什么是 AI Agent，如何构建一个基础的 Agent，甚至如何利用 RAG（检索增强生成）技术来增强它们的外部知识。但其底层逻辑究竟是什么？这些 AI Agent 实际上是如何设计来感知环境、做出决策并以连贯的方式采取行动的呢？今天，我们将扮演建筑师的角色，深入探讨一些常见的“大脑设计”，也就是 Agentic架构。我们将从简单的架构开始，逐步深入到更复杂的设置，特别是那些驱动着
众多AI团队往往只是简单地在大语言模型（LLM）之上堆砌一个华丽的用户界面，就宣称这是一款“产品”。然而，当真实用户开始使用时，应用却往往崩溃。根本原因在于你可能选择了错误的AI能力层级来构建你的应用。本文将深入探讨不同AI层级的适用场景，帮助你选择最适合需求的架构，从而避免大模型应用在实际应用中“水土不服”的困境。 1. 原始动力：大语言模型（LLM）的局限性 关键词：LLM，局限性，内容创作，
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