本文系统介绍深度智能体的构建方法，涵盖其核心概念、架构组件及与LangChain、LangGraph的区别。深度智能体具备任务规划、上下文管理、子智能体机制和长期记忆能力，可处理复杂多步骤任务。文章提供了完整的Python实现代码和开发最佳实践，帮助开发者构建具备长期推理能力的智能体应用。

本文详细介绍了RAG（检索增强生成）技术的五大核心概念：嵌入（文本向量化表示）、切片（文档拆分为小块）、相似度（计算文本相关性）、重排模型（优化检索结果排序）和查询改写（提高检索准确性）。RAG技术使大模型能访问外部知识库，突破静态数据限制，减少幻觉现象，并能提供信息来源引用，提升AI响应的可信度和可验证性，特别适用于对准确性要求高的场景

文章系统介绍大模型Agent评估的重要性、组成、流程和方法。评估包括示例输入、标准答案、模型输出和分数四个关键部分，需通过开发集和留存集测试确保模型稳定性。详细讲解三种评估方法：基于代码评分（高效客观）、人工评分（细致主观）和基于模型评分（折中方案）。通过情感分析案例展示了如何进行评估和提示词优化，帮助开发者提高大模型应用的稳定性和可靠性。

AI Agent框架综述：加速大模型落地的关键工具 AI Agent框架正成为企业落地大模型的重要工具，通过提供标准化组件简化复杂AI系统的开发。主流框架包括LangChain（灵活集成LLM）、LangGraph（支持多Agent协作）、CrewAI（角色化团队协作）、Semantic Kernel（业务应用集成）和AutoGen（复杂任务处理）。这些框架通过模块化设计加速开发，促进标准化，提高

AI人才争夺战催生九大新兴岗位 随着AI技术快速发展，企业正积极布局各类AI相关岗位，其中九种无需编程技能的职位尤为引人注目。这些岗位包括：AI产品经理（负责技术商业化）、AI伦理专家（确保技术合规）、AI销售工程师（技术型销售）、AI业务分析师（优化业务流程）、AI数据标注员（训练数据管理）、AI提示词工程师（优化AI交互）、AI产品设计师（用户体验优化）、AI政策分析师（制定监管政策）以及AI

摘要： RAG（检索增强生成）是一种结合信息检索与语言模型生成的技术，通过检索外部知识库增强大语言模型（LLM）的生成能力，解决知识截止和幻觉问题。其流程包括：1）数据准备与向量化存储；2）检索相关片段；3）融合检索结果生成回答。RAG架构由检索模块（如双塔模型）和生成模块（如GLM）组成，广泛应用于问答、摘要等任务。该技术由Facebook AI于2020年提出，显著提升了生成内容的准确性与时效

本文全面介绍AI Agent开发七大技术层次：编程提示工程、基础架构、LLM调用工具集成、RAG推理、多Agent系统、UI部署及安全治理。涵盖2025年发展趋势：本地化部署、多模态融合、专业化发展和安全优先，并为不同水平开发者提供从入门到进阶的学习路径建议，是一份完整的AI Agent开发指南。

咱们这些普通Java开发，每天守着CRUD、连数据库、配Redis，本来日子过得稳稳当当。结果ChatGPT、deepseek等一类AI一火，全网都在说AI要颠覆行业，心里难免打鼓：“我是不是得赶紧学AI？不然这饭碗还能端多久？

本文基于Anthropic《Build effective agents》，详细介绍了构建大模型Agent系统的实战指南。文章从技术选型标准、设计模式应用到实施要点展开，详解了提示链、路由、并行化等核心模式，并强调工具提示工程是Agent成功的关键。作者主张保持系统简单性，仅在必要时增加复杂性，并通过透明设计和精心构建工具接口提高Agent性能。

Agent不稀奇，能“自己想、自己干、自己复盘”的才是好Agent」可一到落地，名词、框架和坑一起涌来：设计模式、强自治、可控流程、多代理协作.... 到底该不该用 Agent？