2025年Agent工程调研显示，57%企业已部署生产级Agent应用，主要集中于内部自动化、客户支持等场景。企业面临的核心挑战从模型能力转向工程质量，包括输出可控性（32%）、系统稳定性等问题。可观察性成为基础设施级能力，但系统化评估仍不足（仅52%团队实施）。大模型使用呈现多模型并存趋势，微调率较低（仅26%）。报告指出Agent工程已从技术验证阶段进入规模化落地阶段，质量与可靠性成为关键瓶颈

LangGraph图模块通过节点、边和共享状态实现多智能体协作与状态机工作流。节点作为执行单元处理任务，边定义执行顺序和数据流向，支持条件分支和动态路由。状态管理采用共享白板机制，通过归约函数处理并发更新。基于Pregel模型实现并行执行，确保性能与灵活性，是构建复杂AI应用的核心技术。

本文全面解析LangChain中Model的应用方法，涵盖基础调用、流式/批量处理、多轮对话等核心功能，以及Tool Calling、结构化输出、多模态处理等高级特性。通过具体代码示例演示了模型初始化、流式响应实现、批量并发控制、工具调用流程等实用技巧，并详细说明了多轮对话状态转换和并行工具调用等复杂场景的处理方式。文章还介绍了限流配置和运行时参数优化等进阶内容，为开发者提供了全面的LangCha

摘要：本文探讨了Agent执行长任务时面临的上下文爆炸问题及解决方案。随着任务轮次增加，上下文膨胀导致成本上升和模型性能下降（"上下文腐烂"）。为此，业界提出"上下文工程"三大支柱：1）卸载（将数据/工具移至外部存储）；2）缩减（通过压缩/摘要减小上下文）；3）隔离（为不同任务使用独立窗口）。行业共识是采用极简函数调用层配合庞大外部系统的架构，平衡能力扩展与

答：我知道的图 RAG 算法主要有 LightRAG 和 GraphRAG。分块（Chunk）+ 索引（Indexing）：将文本分割成小块，并构建出基于图的索引结构。文本分割：将文档分割成小块。实体、关系提取：利用 LLM 识别并提取每块文本中的实体（如名称、日期、地点、事件等）和它们之间的关系，形成知识图谱中的节点和边。生成键值对：对每个实体节点和关系边，使用 LLM 配置文件函数生成文本键值

在2026年，MCP已成为Agent基础设施的基石，比如在电商Agent中调用支付API，或研究Agent查询数据库。没有MCP，早期的工具调用很乱（每个模型格式不同），现在统一后，开发效率提升3倍以上。它常与A2A结合：Agent间协作时，用MCP调用底层工具。这张是MCP最经典的架构分解图：图中左侧是运行了LLM应用的MCP Host，通过MCP Client发出标准化请求；中间是上下文管理器

大模型的出现，让行内和行外大多数人都感到非常焦虑。行外很多人想了解却感到无从下手，行内很多人苦于没有硬件条件无法尝试。想转大模型方向，相关的招聘虽然层出不穷，但一般都要求有大模型经验。而更多的人，则一直处于观望之中，感觉自己只能每天看看各种自媒体，以及在聊天时的各种口嗨，难以躬身入局。但也有不少人对其表示怀疑，巨大的算力成本和模糊的落地场景是其发展的阻碍。大家更容易将其和元宇宙等概念联系起来，视为

智能体并行化技术通过多任务同步执行大幅提升系统效率，是构建高性能智能体系统的关键技术。本文系统介绍了并行化概念、价值及三大主流框架（LangChain、LangGraph、Google ADK）的实践方案，重点阐述了任务拆分、状态同步等关键实现要点，并通过实际案例展示了并行化可提升60%执行效率。掌握并行化设计对于开发复杂智能体工作流具有决定性作用，能够有效解决串行执行带来的效率瓶颈问题。

本文系统阐述了企业级AI客服Agent的设计理念与架构方案，提出"拒绝闲聊，追求收敛"的核心原则，强调智能客服是披着对话外衣的业务工作流系统。文章详细解析了风险分层架构、后端权威数据源、多轮控制环等关键技术，并提出了三层状态管理模型（业务/对话/语义状态）和模糊意图处理策略。最后指出工程化交付的关键在于可观测性、兜底转人工机制及SLA回滚能力，确保系统严谨可靠。

AI智能体是利用大语言模型进行推理和决策，并使用工具与现实世界互动的系统。这使它们能够以最少的人工干预处理复杂的任务。每个智能体都被赋予一个特定的角色和一定程度的自主权来达成其目标。它们还拥有记忆，这有助于它们从过去的行动中学习并随着时间的推移不断改进。