文章介绍了5种结构化的大模型Agent工作流模式，包括串行链式处理、智能路由、并行处理、编排器-工作器架构和评估器-优化器循环。这些模式解决了简单提示词在生产环境中输出质量不稳定、不可控的问题，通过分解任务、合理分配资源、并行处理、智能编排和持续评估反馈，实现稳定高质量的大模型应用。掌握这些工作流能帮助开发者更高效地处理复杂任务，获得可控的高质量结果。

RAG(检索增强生成)通过引用外部知识库优化大模型输出，解决虚假信息、知识过时等问题。具有经济高效、信息及时、增强信任等优势，工作流程包括创建外部数据、检索相关信息、增强LLM提示和更新数据。RAG经历朴素到模块化发展，未来将向长文本处理、健壮性提升等方向发展，是构建可靠AI应用的关键技术。

本文详细介绍了大模型微调的实战过程，包括环境配置、模型获取、LoRA/QLoRA/P-Tuning等微调技术选择，以及以Qwen2.5为例的完整代码实现。文章涵盖了从数据准备、模型训练到保存使用的全流程，并提供了常见问题排查技巧，适合初学者入门大模型微调实践。---

本文介绍了一个基于Spring AI框架的企业级RAG智能信息库系统，支持多模型、多种文档格式和知识图谱集成。该系统通过自然语言实现企业知识访问，提高工作效率，降低运营成本，增强企业竞争力。文章详细阐述了其技术架构、功能特性和应用场景，为开发者提供了大模型在企业软件中落地的实战指南，并附有学习资料帮助读者入门进阶。

本文提出了一套结构化Prompt写作方法，包括角色/任务、核心原则、上下文处理、CoT思维链、输出规范和Few-Shot示例六个模块。通过明确模型角色与任务、设定核心准则、优化上下文呈现、引导思考路径、规范输出格式并提供示例，可显著提升大模型在复杂任务中的准确性和听话程度。文章还分享了利用模型本身生成和优化Prompt的实用技巧，强调结构化Prompt在数据分析等高精度场景中的关键作用。

文章通过Anthropic研究团队观点，厘清AI Agent与工作流的本质区别：Agent具备"不预设步数，自主决策"的能力，能自主演化与动态探索，而工作流则是预设步骤的直线流程。Agent适合路径未知、需要探索的复杂任务，如代码编写、深度搜索等。文章指出企业不应盲目追逐"Agent热"，而应根据任务性质选择合适的技术方案，并提出了开发Agent的实用建议。

LangGraph是由LangChain团队开发的开源框架，专为构建有状态、多步骤的复杂工作流而设计。它弥补了传统LangChain在动态流程控制上的不足，支持灵活的Agent协作与状态管理。核心概念包括状态(State)、节点(Nodes)、边(Edges)和图(Graph)。文章通过构建聊天机器人的实例，详细介绍了安装、状态定义、节点创建、图组装及交互式运行等步骤，展示了如何利用LangGra

LangGraph是由LangChain团队开发的开源框架，专为构建有状态、多步骤的复杂工作流而设计。它弥补了传统LangChain在动态流程控制上的不足，支持灵活的Agent协作与状态管理。核心概念包括状态(State)、节点(Nodes)、边(Edges)和图(Graph)。文章通过构建聊天机器人的实例，详细介绍了安装、状态定义、节点创建、图组装及交互式运行等步骤，展示了如何利用LangGra

本文提供了大模型学习的系统化路径，涵盖数学基础、编程技能、机器学习与深度学习知识体系，以及实践项目规划。文章详细划分了入门到精通的学习阶段，推荐了丰富的学习资源，分析了AI大模型的技术前沿与职业发展，并提供全套学习资料，帮助读者系统掌握大模型技术，抓住AI时代机遇。

谷歌最新AI Agent白皮书提供了完整技术路线图，涵盖ADK开发框架、Agent2Agent协议、ReAct编排和AgentOps运维方法论。文章详解三种代理架构、企业级部署策略、多场景应用案例，以及MCP和A2A协议的互操作标准。无论初创企业还是大型组织，均可通过谷歌从工具到方法论的完整解决方案，构建高效可靠的AI Agent系统，实现业务流程智能化转型。