观察2025年以来主流开源和技术框架的设计思路，可以看到一个共同趋势：Agent已经不再被定义为单纯的聊天界面，而是被放到工具调用、工作流、人机协同和多智能体编排体系中。LangGraph强调用图结构构建Agent和多Agent应用，关注状态、持久化、人机协同和可控工作流。它本质上是在提醒开发者：Agent不是一次性对话调用，而是一个有状态、有步骤、可恢复、可中断、可观测的执行过程。Dify的产品

给你学习，我国在这方面的相关人才比较紧缺，大模型行业确实也需要更多的有志之士加入进来，我也真心希望帮助大家学好这门技术，如果日后有什么学习上的问题，欢迎找我交流，有技术上面的问题，我是很愿意去帮助大家的！截至目前大模型已经超过200个，在大模型纵横的时代，不仅大模型技术越来越卷，就连大模型相关的岗位和面试也开始越来越卷了。光学理论是没用的，要学会跟着一起做，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当

如果文档是产品的一部分，你希望获得怎样的阅读体验？文档又应该以何种姿态面向新读者——即无所不在的 LLM？大家好，我是 Allen，来自 Dify 的技术文档工程师。从 2025 年 4 月开始，我主导并完成了 Dify 帮助文档框架的一次全量迁移工程——从 Gitbook 到 Mintlify。完成从调研选型、Demo 实测、样式兼容、链接重构到最终上线的全过程。这不只是技术栈的替换，更是一次面

•文本分块：自动将大型文档拆分成可管理的小块，便于后续处理。•知识抽取：使用大语言模型（LLM）识别并提取每个文本块中的主谓宾三元组（事实）。•实体标准化：将同一实体的不同表述（如 “AI” 与 “artificial intelligence”）统一为一个标准名称。•关系推断：借助简单的逻辑规则（例如传递性）和 LLM 推理，补充推断出跨块未直接连接的关系。•交互式可视化：在浏览器中以交互式网络

智能体（Agent）是指能够感知环境进行决策并采取行动以实现某种目标的系统。现在我们把Agent想象成一个人，这样便于我们更好的理解，比如说我们走在路上，看到对面有辆车开过来了，这个时候我们本能的会去躲避，那整个过程是怎么发生的呢？看到对面有车开过来，这是通过眼睛看到信息，通过神经传递给大脑，大脑调动之前的记忆发现如果这个时候不躲开，就有可能会被车撞，然后驱动着脚走到旁边去。上面的过程就是感知路面

本文详细介绍了使用扣子智能体搭建自动化工作流，批量生成小红书养生图文的方法。大家最近，在刷小红薯的时候，有没有看过这类的养生图文或者其他类型的图文呢？如下图所示：[小红书养生图文示例]养生知识图文的数据并且这类养生图文制作起来也很简单，利用扣子智能体批量制作，输入好参考的链接，然后再输入好标题就可以获取对标的账号笔记的数据，一键保存到电脑就可以直接进行发布。每天花个 3-5 分钟时间，就可以快速地

这是智能体的三大核心能力：感知（读取环境） 思考（理解目标并规划步骤） 行动（调用工具执行任务）。

文章介绍AI Agent经济面临的支付瓶颈，传统跨境支付高费率、延迟和加密支付操作复杂等问题制约发展。Zen7 Labs提出DePA（去中心化支付智能体）解决方案，通过多Agent协同架构实现秒级支付、高频小额交易和跨链兼容，采用"一次授权，多次免密"机制保障安全。该方案已在GitHub开源，有望重塑全球支付格局，为万亿美元AI Agent经济提供基础设施支持。现有支付方案无法适配AI Agent

DeepSeek-OCR是将OCR重新定义为多模态压缩问题的开源模型，通过将页面渲染为图像并压缩为少量视觉token，减少7-20倍token数量。其两阶段架构(DepthEncoder视觉编码器和MoE解码器)在保留布局的同时高效处理长文档，基准测试显示10倍压缩比下达97%准确率。这一"上下文光学压缩"技术为LLM支持百万token上下文窗口提供了新思路，显著提升处理效率。DeepSeek-O

EvoAgentX是一个开源的、以自我进化为导向的AI智能体研究框架，专为探索具备自我优化能力的多智能体系统而设计，旨在构建一个开放、可进化的智能体生态。