它把模型接入、规则配置、聊天、通道连接、权限管理、技能管理和用量查看放在一个桌面产品里，这使得它和其他的 OpenClaw 都不相同，使用重点不只是"能不能聊"，而是"能不能持续管理和使用"。这一部分以正向体验为主，国内外模型双线支持，对无法稳定访问国际服务的用户来说，DeepSeek、Qwen、Moonshot 等国内服务商直接可用，切换成本低。这是一个偏"AI 管理台"而不是"AI 聊天框"的

然后，它使用专门的提示来指导我们强大的推理大语言模型将这些信息综合成一个全面的、多段落的答案，其中包括引用，从而成功地完成我们的研究过程。要解决我们的查询难题，我们的智能体需要查找有关AMD AI芯片战略的最新新闻（文件提交后，2024年发布的）。让我们从检索节点开始，该节点用于搜索我们内部的10-K文档。它唯一的任务是调用我们的planner_agent，并填充我们plan字段中的RAGStat

想象一下，有一个由AI科学家组成的团队在你的研究实验室里工作。传统的AI系统使用静态提示——它们遵循指令但从不改进。自我改进的智能体则不同：它们从经验中学习，相互协作，并通过强化学习不断优化自身性能。不妨把它想象成一个真正的研究实验室：初级研究人员、资深科学家和一位导师——每个人的学习方式都不同。—— SFT用于创意，PPO用于复杂推理，Bandits用于选择。— 从成功（奖励 ≥ 0.8）中学习

构建一个简短的决策提示，并要求大语言模型返回三个标签之一：`Retrieve_QnA`、`Retrieve_Device`或`Web_Search`。如果为`否`，则回退到`网络搜索`并重新运行相关性检查；：对 `medical_q_n_a` 集合执行相似性查询，并将排名靠前的文档合并为一个上下文字符串。：创建一个简单的RAG提示，该提示注入检索到的上下文和用户问题，并带有长度限制。：询问大语言模

我们将紧接着上一次的话题，继续探索RAG技术。未阅读上一期的小伙伴可以点进我们的主页，查看文章。

结合谷歌的代理到代理协议（A2A）、模型上下文协议（MCP）和LangChain，构建一个能够进行实时股票分析和新闻聚合的自主协作聊天机器人。你已经构建了一个完全集成的多智能体聊天机器人，它利用A2A进行协作，利用MCP进行工具访问，并利用LangChain进行编排。这种架构是自主AI系统的蓝图，这些系统能够思考、适应并协同工作——不再是简单的脚本，而是协作的数字团队。通过将A2A的协作层与MCP

由于需要编排多个智能体，因此需要一个集成层来支持不同的智能体交互模式，例如智能体到智能体的API、提供供人类使用的输出的智能体API、人类触发AI智能体、人类在环的AI智能体到智能体交互等。最后，我们来讨论治理层。类似于将大语言模型微调为特定领域的大语言模型/小语言模型，我们认为，为了推动智能体在企业中的应用，需要针对企业特定场景（适用的用户角色和用例）对（通用）AI智能体进行定制/微调。设计者应

AI Agent正成为各行业智能应用的基础。无论你是在构建客户支持机器人、研究助手还是工作流自动化Agent，这份蓝图都能为你提供清晰的指导和所需工具，助你起步。随着生态系统的发展，预计会出现更多模块化、自主化和协作化的Agent系统。

我们将从一种大家都熟悉的简单RAG方法入手，然后测试更高级的技术，比如CRAG、Fusion、HyDE等等！为了让一切保持简单，我没有使用LangChain或FAISS，而是只使用基础库，以Jupyter笔记本风格编写所有技术的代码，力求简单易懂。代码库组织结构如下：......└── data/

从纯文本构建知识图谱可能具有挑战性。本文将手把手教您如何创建一个端到端的 LLM 驱动的流水线，将原始文本自动转换为交互式知识图谱。