本文用大白话+比喻，梳理了LLM、Token、Prompt、Context等AI大模型常见术语，并解释了Memory、Function Calling、MCP等关键概念。文章还介绍了LangChain、Workflow、RAG、Embedding、Agent、Subagent、Skills等实用技术，最后提及了Temperature、幻觉、思维链、提示词工程、API、知识截止日期和多模态等细节。通

本文用大白话+比喻，梳理了LLM、Token、Prompt、Context等AI大模型常见术语，并解释了Memory、Function Calling、MCP等关键概念。文章还介绍了LangChain、Workflow、RAG、Embedding、Agent、Subagent、Skills等实用技术，最后提及了Temperature、幻觉、思维链、提示词工程、API、知识截止日期和多模态等细节。通

本文用通俗语言梳理AI核心技术，构建从聊天大脑到超级助理的认知链路。核心概念包括LLM（大语言模型）作为AI大脑，Prompt（提示词）作为指令，RAG（检索增强生成）实现开卷考试式知识获取，Function Calling与MCP让AI能动手执行任务，Skill与Workflow封装技能与流程，以及Agent（智能体）整合所有能力成为全能执行者。文章还介绍了OpenClaw、Hermes等工具和

本文用通俗语言梳理AI核心技术，构建从聊天大脑到超级助理的认知链路。核心概念包括LLM（大语言模型）作为AI大脑，Prompt（提示词）作为指令，RAG（检索增强生成）实现开卷考试式知识获取，Function Calling与MCP让AI能动手执行任务，Skill与Workflow封装技能与流程，以及Agent（智能体）整合所有能力成为全能执行者。文章还介绍了OpenClaw、Hermes等工具和

本文从零开始介绍 AI Agent、OpenClaw 和 Harness 的概念及实际应用。Agent 是能自主完成任务的 AI 系统，OpenClaw 是智能体的操作系统，负责调度、管理和通信，而 Harness 是专业编程框架，用于构建复杂智能体应用。文章通过生活化类比和实际案例，帮助读者理解这三个概念的区别和适用场景，并提供技术选型决策树和实际应用场景对照表，帮助读者根据自身需求选择合适的工

本文从零开始介绍 AI Agent、OpenClaw 和 Harness 的概念及实际应用。Agent 是能自主完成任务的 AI 系统，OpenClaw 是智能体的操作系统，负责调度、管理和通信，而 Harness 是专业编程框架，用于构建复杂智能体应用。文章通过生活化类比和实际案例，帮助读者理解这三个概念的区别和适用场景，并提供技术选型决策树和实际应用场景对照表，帮助读者根据自身需求选择合适的工

本文探讨了 Agent 技术在 ToC 和 ToB 场景中的应用现状，分析了当前 Agent 技术落地面临的挑战，如业务需求复杂性、稳定性问题等。文章介绍了 ReAct 和 Plan-and-Execute ReAct 两种主流决策框架，并分享作者在实际项目中的优化方案，包括升级 ReAct 框架以支持 Multi-Agent 模式、定义“泛化”工具、优化异常处理等。此外，还探讨了多意图和意图跳转

接下来将详细介绍 Dify 工作流的实现机制，通过分析代码实现、数据流动和执行过程，充分理解工作流的实现原理。

这种Agent既可以是软件形式的程序，例如对话机器人，也可以具备物理形态，比如扫地机器人。在了解AI Agent之前，我们先考虑一个场景：我们要写一本20万字的关于人工智能最新技术的书在没有大模型之前，我们一般会按照如下流程～第一步：先使用搜索引擎搜索一些相关书籍和信息进行阅读，为我们打开思路第二步：形成本书的大纲，并且考虑清楚每一章节要编写的内容第三步：针对每一个章节进行内容的编写，在编写过程中

我们都意识到在生成式人工智能（AI）领域及其在语言翻译、图像识别和语音转文字转换等领域的快速进步。近年来，我们见证了大型语言模型（LLMs）的进步及其在商业中的成功应用。然而，目前LLMs设计上通常专注于文本模态。这阻碍了人工智能（AI）捕捉现实世界的复杂性，现实世界由图像、声音和文本的同时存在组成。多模态大模型（LMMs）开始通过同时处理不同的数据模态来缩小这一差距。大型语言模型（LLMs），例