下面，结合最近整理的综述来进一步讨论这个公式。项目地址：**1.**

相信阅读完上述代码大家会有疑问：如果LangChain没有实现我想要组件的功能该怎么办呀？不用担心，LangChain早预想到了这种情况，提供了开发者自定义可运行节点的功能。同样是上面的案例，如果我们想在链中设置调试组件该如何编写代码?这就需要用到LangChain的Runnable组件了。在上述复合链代码中添加:​​​​​​​return x将python函数转换为可运行节点。转化后的节点可以像

北京时间周五凌晨，美国初创公司OpenAI举行直播活动，发布最新大模型GPT-4.5，作为预览研究逐步向用户开放。由于过去几周AI产业发生的惊天巨变，所以要准确形容这款被OpenAI藏了许久的大模型颇具挑战。OpenAI在新闻稿中表示，作为“规模法则”（通过加码算力和数据规模，来拓展无监督学习）指引下的产物，GPT-4.5具备更加广泛的知识库、对人类意图理解的能力更强，同时“情商”也会更高。

这份指数在1350 个维度上记录了 30 个代理系统，但更重要的，是它揭示了三个结构趋势：第一，安全披露高度不均。仅有极少数代理发布针对自身架构的系统卡片。大多数系统要么只披露基础模型信息，要么只强调合规认证。能力基准与安全评估之间存在明显不对称。当代理风险越来越多地来自规划能力与工具调用，而不仅是模型输出时，仅依赖模型层面的文档已不足够。第二，基础模型高度集中。几乎所有代理都依赖GPT、Clau

数字龙虾”最近爆火，拉开了Agent（智能体）时代的帷幕。AI正以超乎想象的速度从“会说”进化到“会做”，从拆解任务、调用工具到彼此对话，甚至能构建属于自己的社交网络。同时，一个更深层次的诘问也随之浮现：当人人都拥有了数字分身，当Agent获得了更多数据和权限，AI替我们思考、决策、行动的时候，人类何以处之？如果说大模型解决的是“会说”，那么Agent正在迈向“会做”。而现在，行业的核心发力点是让

数字龙虾”最近爆火，拉开了Agent（智能体）时代的帷幕。AI正以超乎想象的速度从“会说”进化到“会做”，从拆解任务、调用工具到彼此对话，甚至能构建属于自己的社交网络。同时，一个更深层次的诘问也随之浮现：当人人都拥有了数字分身，当Agent获得了更多数据和权限，AI替我们思考、决策、行动的时候，人类何以处之？如果说大模型解决的是“会说”，那么Agent正在迈向“会做”。而现在，行业的核心发力点是让

要理解智能体的运作，我们必须先理解它所处的任务环境。在人工智能领域，通常使用PEAS模型来精确描述一个任务环境，即分析其性能度量(Performance)、环境(Environment)、执行器(Actuators)和传感器(Sensors)。以上文提到的智能旅行助手为例，下表1.2展示了如何运用PEAS模型对其任务环境进行规约。表 1.2 智能旅行助手的PEAS描述在实践中，LLM智能体所处的数

演讲开始，张涛直击当前市场的一大乱象，他说，2025年几乎所有人都在谈论“智能体”，但这个词背后充满了误解，很多服务仅在聊天机器人中加入一些系统提示（System Prompt），比如“你现在是一个法律代理”或“你是一个金融代理”，然后便宣称自己提供了智能体服务。那么，究竟如何让一个真正的“智能体”（AI Agent）与众不同？张涛的答案只有一个词：自主性（Agency）。他说：“一个真正的智能体

实时将文本或结构化数据转化为“知识片段”（Episode）自动提取实体与关系，构建语义网络支持超低延迟的混合检索（语义关键词图路径精确追踪事件发生时间和被记录的时间（双时间维度）它不是传统的知识图谱工具，也不是简单的向量数据库，而是为 AI Agent 的大脑量身打造的记忆系统。然后告诉 Graphiti：“以后看到类似结构，就按这个模型提取！这样就能构建出高度定制化的专业知识图谱。简化复杂度：将

未来不在于选择其一。而在于将三者结合起来进行架构设计。用于思考的 LLMs。用于认知的 RAG。用于执行的Agent。由此才能够构建出AI智能时代。