随着大语言模型（LLM）的能力越来越强，它们已经不只是“聊天机器人”，而正在演变成具备实际执行力的智能体（Agent）。但 LLM 有个“致命限制”：它们是封闭系统，无法直接访问外部世界的数据、接口和工具。这就像你拥有一位博学多才的助手，但他关在屋子里，既看不到新闻，也摸不到文件，手脚都被绑住了。如何通过 Gemini 理解用户语言；如何用 MCP 暴露结构化工具；如何打通 LLM + 实时数据的

随着大语言模型（LLM）的能力越来越强，它们已经不只是“聊天机器人”，而正在演变成具备实际执行力的智能体（Agent）。但 LLM 有个“致命限制”：它们是封闭系统，无法直接访问外部世界的数据、接口和工具。这就像你拥有一位博学多才的助手，但他关在屋子里，既看不到新闻，也摸不到文件，手脚都被绑住了。如何通过 Gemini 理解用户语言；如何用 MCP 暴露结构化工具；如何打通 LLM + 实时数据的

我们将使用 Google 开源的 Agent Development Kit（ADK），结合 Gemini 大语言模型 和 MCP 工具协议，从零构建一个智能航班查询 Agent

在当前LLM（大型语言模型）的应用浪潮中，检索增强生成（RAG）已成为相对成熟且应用最广的落地模式之一。但无论是从最初的Naive RAG演进到Advanced RAG，还是最新的Agentic RAG，其核心都离不开一个关键底座：知识库管理系统。

不需要你懂 AI，即便你是一个刚入门的“小白”，在这里也能够跟着教程一步步学会并构建属于自己的大模型

AI智能体（Agent）正迅速从前沿概念走向实际应用。要构建一个高效、可靠的智能体，离不开一系列核心技术的支撑。本文将对当前主流的8大核心技术进行解析，帮助大家全面理解其工作原理与应用价值。

为了让大家全方位吃透AI Agent，还能积极投身到生态建设里，好多公司都纷纷甩出了官方智能体解读和白皮书。

我有幸邂逅了一本堪称“神级”的AI Agents最新图解指南，它就像一把重锤，彻底砸碎了我原有的认知体系，并重新构建起更为清晰、全面的知识框架~！

文档聚焦2024年6月至2025年9月的最新动态，覆盖技术、产业、人才等多维度，为开发者提供全景式洞察与实战指南。

这份报告既涵盖了智能体应⽤层和模型基础设施层，⼀共 19 个技术领域的 135 个项⽬，又对大模型开发生态的七个趋势做了深度解读。