本文通过幽默的交友流程图引入LangGraph框架，详细解析了其三要素：State（共享状态数据结构）、Node（处理函数）和Edge（流程控制）。LangGraph能将复杂AI工作流程模块化，每个步骤可集成LLM或工具，使流程清晰易维护。文章展示如何构建、编译和执行Graph，帮助开发者快速上手使用LangGraph构建智能Agent和工作流。

本文通过幽默的交友流程图引入LangGraph框架，详细解析了其三要素：State（共享状态数据结构）、Node（处理函数）和Edge（流程控制）。LangGraph能将复杂AI工作流程模块化，每个步骤可集成LLM或工具，使流程清晰易维护。文章展示如何构建、编译和执行Graph，帮助开发者快速上手使用LangGraph构建智能Agent和工作流。

文章讲述了如何从"AI操作员"转变为"AI架构师"，通过像搭乐高一样"组装"AI智能体实现自动化处理复杂任务。介绍了Coze等零代码平台的四大核心部件：大脑(大模型+提示词)、记忆(知识库)、手脚(插件/API)和神经系统(工作流)。通过实战案例演示了如何15分钟内组装一个《热点新闻助手》，帮助读者创建能自主完成任务的专属AI智能体，提升工作效率。

文章讲述了如何从"AI操作员"转变为"AI架构师"，通过像搭乐高一样"组装"AI智能体实现自动化处理复杂任务。介绍了Coze等零代码平台的四大核心部件：大脑(大模型+提示词)、记忆(知识库)、手脚(插件/API)和神经系统(工作流)。通过实战案例演示了如何15分钟内组装一个《热点新闻助手》，帮助读者创建能自主完成任务的专属AI智能体，提升工作效率。

Agent0提出了一种让AI"自学成才"的新方法——"左右互搏"。它让两个AI分别扮演"出题者"和"解题者"角色，在互相"刁难"和借助外部工具的过程中共同进化。这种方法无需人工数据，AI能从零开始学会复杂推理能力。实验表明，Agent0显著提升了AI的数学推理能力(18%)和通用推理能力(24%)，甚至超过使用外部API的方法，为AI自主学习开辟了新路径。

Agent0提出了一种让AI"自学成才"的新方法——"左右互搏"。它让两个AI分别扮演"出题者"和"解题者"角色，在互相"刁难"和借助外部工具的过程中共同进化。这种方法无需人工数据，AI能从零开始学会复杂推理能力。实验表明，Agent0显著提升了AI的数学推理能力(18%)和通用推理能力(24%)，甚至超过使用外部API的方法，为AI自主学习开辟了新路径。

RAG（检索增强生成）通过连接大语言模型与外部知识源解决其静态知识局限性。它先从文档库检索相关信息片段，作为上下文输入给LLM生成回答，减少"幻觉"并提供可验证答案。RAG系统包括文档分块、嵌入生成、向量存储、相似度检索和回答生成等关键技术，适用于企业知识库、客户支持、实时信息获取等场景，是让LLM从"闭卷考试"变为"开卷考试"的关键技术。

RAG（检索增强生成）通过连接大语言模型与外部知识源解决其静态知识局限性。它先从文档库检索相关信息片段，作为上下文输入给LLM生成回答，减少"幻觉"并提供可验证答案。RAG系统包括文档分块、嵌入生成、向量存储、相似度检索和回答生成等关键技术，适用于企业知识库、客户支持、实时信息获取等场景，是让LLM从"闭卷考试"变为"开卷考试"的关键技术。

文章介绍了LangGraph框架中的持久化机制，详细讲解线程(Thread)和检查点(Checkpoint)概念，以及三种内置检查点保存器(MemorySaver/SqliteSaver/PostgresSaver)的应用场景。通过代码示例展示了如何实现对话记忆、人机环路工作流和时间旅行调试等功能，帮助开发者构建能够保持连续性、从中断恢复并支持复杂交互流程的AI智能体。

文章介绍了LangGraph框架中的持久化机制，详细讲解线程(Thread)和检查点(Checkpoint)概念，以及三种内置检查点保存器(MemorySaver/SqliteSaver/PostgresSaver)的应用场景。通过代码示例展示了如何实现对话记忆、人机环路工作流和时间旅行调试等功能，帮助开发者构建能够保持连续性、从中断恢复并支持复杂交互流程的AI智能体。