本文系统解析了AI智能体的本质是"智能体工作流"，详细介绍了其三大核心组成（推理、工具、记忆）和三大模式（规划、工具使用、反思）。通过实例展示了智能体工作流在多个场景的应用，分析了其优势与局限，帮助读者理解智能体的真正价值和适用场景。

Happy-LLM是一套全面的大模型学习资源，包含7章内容，分为理论(1-4章)、实践(5-6章)和应用(7章)。针对不同需求读者提供学习建议：科研人员重点看2、3、5章深入算法；长见识者看第4章了解LLM核心能力；有计算资源可看第5章从头训练模型；普通用户适合第6章使用已有模型微调。第7章的RAG和Agent应用可借助LangChain等框架简化实现。

本文介绍LangChain 1.0最新架构下的DeepAgents框架，这是一个构建复杂智能体系统的开源工具。文章详解了其四大核心机制（规划工具、文件系统、子代理和系统提示），展示了如何用少量代码构建企业级应用。DeepAgents基于LangChain和LangGraph，提供了开箱即用的组件，让开发者能够轻松实现AutoGPT类自主智能体，适合需要处理长时序、多步骤复杂任务的场景。

文章摘要： 本文探讨了在多轮对话中实现长期记忆保持的8种方法，结合LangChain代码展示了不同记忆方式的应用场景。1）全量历史对话适用于客服场景，保持连贯性；2）滑动窗口记忆适合电商咨询，聚焦最近问题；3）实体记忆在法律咨询中保留关键信息；4）知识图谱记忆用于医疗咨询，建立症状关联；5）摘要记忆在教育辅导中提炼重点；6）摘要缓冲记忆兼顾技术支持的近期细节与历史概要；7）令牌缓冲记忆在金融咨询中

智能体（Agent）是一个具有智能的实体，能够感知环境、制定决策并采取行动以实现特定目标。一般具有记忆、规划、采取行为、使用工具等基本能力。智能体通常被设计成具有自主性和适应性，能够在不确定、复杂或动态的环境中做出决策以达成特定目标。

大语言模型（Large Language Models，LLM）是一种由包含数百亿以上权重的深度神经网络构建的语言模型，使用自监督学习方法通过大量无标记文本进行训练。自2018年以来，包含Google、OpenAI、Meta、百度、华为等公司和研究机构都纷纷发布了包括BERT， GPT等在内多种模型，并在几乎所有自然语言处理任务中都表现出色。2021年开始大模型呈现爆发式的增长，特别是2022年1

2024 年 4 月，我们发布了 Jina Reader，一个简单实用的 API，只需要在网址前面加个 r.jina.ai，就能把网页变成大型语言模型（LLM）喜欢的 Markdown 格式。Jina Reader 背后的技术很复杂，但核心的“读取”部分相对简单：首先，我们使用无头浏览器读取网页代码，接着用 Mozilla 的 Readability 提取主要内容，去掉头部、底部、导航栏、侧边栏等

近日，在包头市金蒙汇磁材料有限责任公司成品自动检验车间，三台AI大模型质检机器人正在紧张工作着，随着光电的闪烁，电子屏上不断更新着相关信息，一批批磁钢产品很快完成检测。技术人员查看大模型质检设备上的检测信息“大模型质检设备开机即用，可以满足公司产品一般缺陷的检测需求。我们第一次使用大模型，漏检率就达到千分之一至万分之五。”金蒙汇磁3C质检部相关负责人李瑞平说，AI大模型还解决了小模型时代客户导入新

本报告由北大青鸟人工智能研究院、北大计算机学院、教育学院学习科学实验室联合出品，深度剖析了AI Agent与Agentic AI的核心技术与应用趋势。系统拆解了Agent的四大模块：感知模块（多模态信息处理）、认知与决策模块（LLM引擎驱动规划与推理）、行动模块（工具调用与MCP协议交互）及架构模式（单Agent/多Agent系统）。通过对比Coze、Manus、Genspark等前沿平台的技术方

无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。现如今大模型岗位需求越来越大，但是相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI运营薪资平均值约18457元，AI工程师薪资平均值约37336元，大模型算法薪资平均值约39607元。很多人学习大模型的时候没有方向，东学一点西学一点，像只无头苍蝇乱撞，下面是我整理好的一套完整的学习路线，希望能够帮助到你们学习A