摘要：Agent记忆系统的设计与实践 文章探讨了Agent记忆系统与Chatbot上下文的本质差异，指出记忆模块对Agent性能的决定性影响。通过对比分析，揭示了Agent记忆在服务对象（复杂任务）、组织形式（动作序列）和维护重点（关键信息保留）上的特殊性。分享了Anthropic、OpenAI等机构在短期记忆管理上的技术方案，包括压缩、裁剪和子Agent架构等方法。基于项目实践，提出了&quot

摘要：Agent记忆系统的设计与实践 文章探讨了Agent记忆系统与Chatbot上下文的本质差异，指出记忆模块对Agent性能的决定性影响。通过对比分析，揭示了Agent记忆在服务对象（复杂任务）、组织形式（动作序列）和维护重点（关键信息保留）上的特殊性。分享了Anthropic、OpenAI等机构在短期记忆管理上的技术方案，包括压缩、裁剪和子Agent架构等方法。基于项目实践，提出了&quot

AI医疗迎来爆发期：2025年市场规模将超5000亿，影像诊断效率提升40%。普通人有两条参与路径：成为医疗AI训练师或数据标注师（月薪1.5-3万），或投资数据服务商和医保内企业。需警惕零门槛加盟骗局，抓住2-3年窗口期红利。AI医疗已在影像诊断、辅助诊疗和药物研发三大场景落地，成为医生"超级助手"。入门建议学习LabelMe等免费工具，投资选择上游数据服务商或进入医保的企业

本文详细介绍了AI智能体开发的全流程，从连接大模型、理解工具调用和MCP协议，到构建智能体Agent的多种架构模式（RAG、ReAct、Plan-and-Execute等）。重点分析了LangChain框架的核心能力和LangGraph的三大原理（状态、节点、边），并通过地图产品AI交互的实战案例，展示了如何将理论知识应用到实际项目中。适合想要入门AI智能体开发的开发者阅读收藏。

本文详细介绍了AI智能体开发的全流程，从连接大模型、理解工具调用和MCP协议，到构建智能体Agent的多种架构模式（RAG、ReAct、Plan-and-Execute等）。重点分析了LangChain框架的核心能力和LangGraph的三大原理（状态、节点、边），并通过地图产品AI交互的实战案例，展示了如何将理论知识应用到实际项目中。适合想要入门AI智能体开发的开发者阅读收藏。

让 LLM 作为“智能体（Agent）”充当控制器，结合一组工具（检索、查看元数据、读取片段等）执行“思考→行动→观察”的循环（Reason–Act–Observe）。在回答之前，按需多轮调用工具，逐步从“找到相关文件”走到“读取关键片段”，最后基于被读取的证据组织答案，并给出引用。好处：更强的适应性（可改写查询/追加搜索）、更深的证据利用（读到再答）、更可审计（引用具体来源）。方法决策机制搜索能

让 LLM 作为“智能体（Agent）”充当控制器，结合一组工具（检索、查看元数据、读取片段等）执行“思考→行动→观察”的循环（Reason–Act–Observe）。在回答之前，按需多轮调用工具，逐步从“找到相关文件”走到“读取关键片段”，最后基于被读取的证据组织答案，并给出引用。好处：更强的适应性（可改写查询/追加搜索）、更深的证据利用（读到再答）、更可审计（引用具体来源）。方法决策机制搜索能

在大语言模型（LLM）领域，检索增强生成（RAG）技术通过结合信息检索和生成模型的优势，显著提升了模型在知识密集型任务中的表现。RAG框架是一种强大的工具，它允许开发人员构建能够从外部来源检索相关信息并据此生成更优响应的AI模型。RAG框架的工作原理可以概括为三个主要步骤：检索、增强和生成。RAG技术通过结合检索和生成技术，弥补了生成模型在处理知识密集型任务时的不足。传统的生成模型在面对复杂问题时

在大语言模型（LLM）领域，检索增强生成（RAG）技术通过结合信息检索和生成模型的优势，显著提升了模型在知识密集型任务中的表现。RAG框架是一种强大的工具，它允许开发人员构建能够从外部来源检索相关信息并据此生成更优响应的AI模型。RAG框架的工作原理可以概括为三个主要步骤：检索、增强和生成。RAG技术通过结合检索和生成技术，弥补了生成模型在处理知识密集型任务时的不足。传统的生成模型在面对复杂问题时

多模态RAG的核心在于，它通过将多种数据类型无缝集成到检索和生成流程中，极大地增强了标准RAG框架。在传统的RAG系统中，AI模型会先检索相关的文本文档，然后再生成响应。而多模态RAG则更进一步，它引入了图像、音频和视频等非文本来源。简单来说：RAG ：将外部知识检索与基于文本的生成相结合。RAG 架构多模态RAG：在RAG的基础上，扩展功能以处理图像、视频、音频和文本等多种数据类型。纯文本 RA