当下，⼈⼯智能市场迎来了爆发期，并逐渐进⼊以⼈⼯通⽤智能（AGI）为主导的新时代。企业纷纷官宣“ AI+ ”战略，为新兴技术⼈才创造丰富的就业机会，⼈才缺⼝将达 400 万！

当下，⼈⼯智能市场迎来了爆发期，并逐渐进⼊以⼈⼯通⽤智能（AGI）为主导的新时代。企业纷纷官宣“ AI+ ”战略，为新兴技术⼈才创造丰富的就业机会，⼈才缺⼝将达 400 万！

随着大型语言模型（LLMs）在各种应用中的广泛使用，如何提升其回答的准确性和相关性成为一个关键问题。检索增强生成（RAG）技术通过整合外部知识库，为 LLMs 提供了额外的背景信息，有效地改善了模型的幻觉、领域知识不足等问题。然而，仅依靠简单的 RAG 范式存在一定的局限性，尤其在处理复杂的实体关系和多跳问题时，模型往往难以提供准确的回答。

随着大型语言模型（LLMs）在各种应用中的广泛使用，如何提升其回答的准确性和相关性成为一个关键问题。检索增强生成（RAG）技术通过整合外部知识库，为 LLMs 提供了额外的背景信息，有效地改善了模型的幻觉、领域知识不足等问题。然而，仅依靠简单的 RAG 范式存在一定的局限性，尤其在处理复杂的实体关系和多跳问题时，模型往往难以提供准确的回答。

信息检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation,简称RAG)是一种强大的技术,能够显著提升大型语言模型的性能。RAG框架巧妙地结合了基于检索的系统和生成模型的优势,可以生成更加准确、符合上下文、实时更新的响应。随着对先进人工智能解决方案需求的不断增长,GitHub上涌现出众多开源RAG框架,每一个都提供了独特的功能和特性。

Qwen 2.5-Coder 是基于 AI 的语言模型，也是先进的编程辅助工具，能帮助开发者自动化编码任务，还能在复杂编程挑战中提供智能辅助，提升开发效率和代码质量。本文教会大家如何在本地部署Qwen 2.5-Coder大模型。

智能体本质是大模型的函数调用能力，框架是对其的封装。LangGraph框架以State(状态)、Nodes(节点)、Edges(边)为核心，节点完成工作，边决定流向，State传递参数。支持顺序和并行节点执行，StateGraph保存中间结果，支持中断恢复。开发智能体需先理解运行机制，而非仅学习框架使用。

多智能体架构是人工智能领域实现复杂和创新解决方案的新趋势。其中，“智能体交接”（Agents Handoff）是一种备受关注的架构模式。在本文中，我们将探讨一种开发这种多智能体架构的方法，并通过Langgraph4j+Spring AI实现一个完整的多智能体。

文章介绍了LLM落地的八大核心支柱：提示词工程、上下文工程、微调技术、RAG系统、智能体开发、部署、优化和可观测性。强调LLM落地不仅需要写好prompt，更需要工程化闭环。作者提供了每个支柱的核心要点、实操示例和实用技巧，帮助读者直接应用于实际项目，确保模型在真实场景中稳定可靠地运行。

这一次，扣子可不是「贵在参与」，而是以「范式设定者」姿态入局—— SDK、Studio、插件市场 …… 「全家桶」一并奉上，毫无保留，直撼现有格局。一线大厂披挂上阵，无论是国内起步较早的 Dify 还是已打开海外局面的 n8n，也不得不重新审视自身的定位与节奏，一场智能体开发的范式之争如箭在弦，一触即发。最终，谁的技术规范成为行业共识，谁的接口标准成为开发者默认选项，谁才有资格主导这场最重要的生态