当前 AI 大模型应用企业落地建中存在的一个突出问题是：盲目追求先进技术而忽视实际业务需求，导致 AI 系统过度复杂、成本高昂且可靠性差。在 AI 智能体热潮中，许多团队迷失了方向，不清楚何时该用简单的 LLM，何时需要 RAG，以及什么场景才真正需要 AI 智能体。

知识库几乎是AI创作的中心，能解决很多问题，例如AI幻觉（按着知识库的内容来输出，不会乱写）但我发现，很少人在用知识库，大家的一个痛点就是把内容加进「知识库」这件事比较费劲。虽然腾讯的IMA知识库能让大家把公众号文章等内容快速存到知识库里，但受限于知识库的能力、模型和工作流问题，这种形式只能日常问答一下，无法赋能业务。今天就跟大家分享一下，Dify如何用爬虫抓取网络内容后写入知识库中。

随着大语言模型（LLM）能力的不断跃升，AI 智能体正在从纯对话系统迈向更复杂的多轮推理、多工具协同与长期任务执行。而支撑这一演化的“幕后主角”，正是一个技术门槛日益提升的新领域：上下文工程（Context Engineering）。继 Vibe Coding（氛围编程）火了之后，AI圈又迎来一股新的技术热潮。这一次，是由前特斯拉 AI 总监、深度学习布道者 Andrej Karpathy 亲自点

传统的大语言模型（LLM）如GPT、LLaMA等主要处理文本序列，基于Transformer架构在自然语言处理任务上取得了巨大成功。然而，现实世界的信息是多模态的——文字、图像、音频、视频等多种形式共同构成了人类的认知输入。如何在现有大模型的基础上扩展多模态能力，成为了AI发展的关键技术挑战。

RAG技术是当前阶段做内部知识库或者智能客服的不二之选。然而目前市面上可用作RAG的开源软件实在是太多了，Coze、Dify、FastGPT、RAGFlow还有MaxKB，当然还有其它，我就不再一一列举了。今天这篇文章主要探讨在RAG领域，到底是选MaxKB还是FastGPT？

最近，AI技术的发展可谓是日新月异，尤其是AI智能体这个领域，真是让人眼花缭乱。不知道你是否和我一样，经常被各种AI智能体、AI助手、AI代理这些概念搞得有点头晕目眩？别担心，今天我就带着你一起，用最通俗易懂的方式，一步步解开AI智能体的神秘面纱。什么是AI智能体AI智能体，也称为人工智能代理，是一种模拟人类智能行为的人工智能系统，其核心引擎通常是大模型（LLM）。AI智能体能够感知环境、做出决策

人工智能（AI）已经不再只是个时髦词，它正在改变我们解决实际问题的方式。从聊天机器人到自动化工作流，AI 智能体是这些创新的核心。但要打造一个可靠、可扩展、随时能上线的 AI 智能体可不是件容易事。这时候，LangGraph 登场了！它是 LangChain 的一个强大框架，能帮你轻松构建复杂、状态化的 AI 智能体，处理各种棘手的任务。这篇文章咱们就来聊聊如何用 LangGraph 打造生产就绪

过去几年见证了专业的大语言模型（LLM）推理系统，例如 vLLM、SGLang、Mooncake 和 DeepFlow，以及通过 ChatGPT 等服务快速采用 LLM。 推动这些系统设计工作的是 LLM 请求处理独特的自回归特性，这促使人们开发新的技术，以在高容量和高速度的工作负载下实现高性能，同时保持较高的推理质量。 虽然许多这些技术在文献中都有讨论，但它们尚未在完整推理系统的框架下进行分析，

想象一下，今天的互联网就像一个巨大的图书馆或商场——人类用户需要亲自搜索信息、比较商品、填写表单、完成交易。我们习以为常的“点击-浏览-操作”模式，本质上是 人类在“伺候”机器。差不多类似于人找信息到信息找人的革命转换，如前几年的某度->某音，当时的推荐算法就是一场革命，导致某公司一直没来得及转换过来。本次我们又要见证一场正要发生的革命，就是Agentic Web。这里也有很多待研究和落地方向，很

传统的大语言模型（LLM）如GPT、LLaMA等主要处理文本序列，基于Transformer架构在自然语言处理任务上取得了巨大成功。然而，现实世界的信息是多模态的——文字、图像、音频、视频等多种形式共同构成了人类的认知输入。如何在现有大模型的基础上扩展多模态能力，成为了AI发展的关键技术挑战。