文章全面介绍了AI Agent（智能体）的概念、核心技术及实践方法。从定义与区别、核心构成要素，到ReAct架构和LangChain等工具栈，再到构建天气预报Agent的具体实践，以及多Agent协作系统的高级应用。通过清晰的概念讲解和详细的代码示例，帮助读者理解如何让AI从"能说会道"进化为"能办实事"，掌握AI Agent开发的核心技能。

文章全面介绍了AI Agent（智能体）的概念、核心技术及实践方法。从定义与区别、核心构成要素，到ReAct架构和LangChain等工具栈，再到构建天气预报Agent的具体实践，以及多Agent协作系统的高级应用。通过清晰的概念讲解和详细的代码示例，帮助读者理解如何让AI从"能说会道"进化为"能办实事"，掌握AI Agent开发的核心技能。

本文详细介绍了AI-Agent的概念、特点及分类。AI-Agent可被视为大模型分解后的"智能体"，每个智能体都带有LLM的"基因"，实现了"大"模型在"微""小"智能体中的价值。文章从工作模式和决策方式两个维度，系统分类了单Agent、多Agent、混合Agent以及简单反射型、基于模型、基于目标、基于效用、学习型等多种AI-Agent类型，并探讨了它们与LLM和RPA的区别，展现了AI-Age

本文详细介绍了AI-Agent的概念、特点及分类。AI-Agent可被视为大模型分解后的"智能体"，每个智能体都带有LLM的"基因"，实现了"大"模型在"微""小"智能体中的价值。文章从工作模式和决策方式两个维度，系统分类了单Agent、多Agent、混合Agent以及简单反射型、基于模型、基于目标、基于效用、学习型等多种AI-Agent类型，并探讨了它们与LLM和RPA的区别，展现了AI-Age

本文全面介绍了智能体式RAG的概念、分类与实现方法。从RAG范式演进历程出发，对比分析了传统RAG的局限性，详细探讨了智能体式RAG的多种类型（单智能体、多智能体、层次化等），并通过代码示例展示了构建智能体式RAG系统的具体步骤。智能体式RAG通过引入自主决策和工作流优化，解决了传统RAG在上下文整合、多步推理等方面的挑战，代表了检索增强生成领域的重要发展方向。

本文全面介绍了智能体式RAG的概念、分类与实现方法。从RAG范式演进历程出发，对比分析了传统RAG的局限性，详细探讨了智能体式RAG的多种类型（单智能体、多智能体、层次化等），并通过代码示例展示了构建智能体式RAG系统的具体步骤。智能体式RAG通过引入自主决策和工作流优化，解决了传统RAG在上下文整合、多步推理等方面的挑战，代表了检索增强生成领域的重要发展方向。

智能体（AI Agents）正成为人与大模型交互的主要方式，由规划、记忆和工具使用三部分组成。智能体具有自然语言理解、个性化服务、任务自动化等特点，可应用于专业领域问答、资讯整理、角色扮演等场景。借助智能体开发平台，用户可轻松打造定制化AI应用，提高交互效率和质量，扩展大模型应用范围，推动AI技术在各领域的深度融合与应用。

智能体（AI Agents）正成为人与大模型交互的主要方式，由规划、记忆和工具使用三部分组成。智能体具有自然语言理解、个性化服务、任务自动化等特点，可应用于专业领域问答、资讯整理、角色扮演等场景。借助智能体开发平台，用户可轻松打造定制化AI应用，提高交互效率和质量，扩展大模型应用范围，推动AI技术在各领域的深度融合与应用。

斯坦福李飞飞团队《2025人工智能指数报告》显示，产业界主导AI研发，中美成为主要竞争者。大模型性能快速提升，在语言理解、视觉推理等领域已超越人类基准。全球AI投资迅猛增长，但缺乏统一的AI安全标准。AI正成为全球通识教育，公众态度因地区而异。报告为AI从业者提供全景视角，把握技术前沿与市场趋势。

斯坦福李飞飞团队《2025人工智能指数报告》显示，产业界主导AI研发，中美成为主要竞争者。大模型性能快速提升，在语言理解、视觉推理等领域已超越人类基准。全球AI投资迅猛增长，但缺乏统一的AI安全标准。AI正成为全球通识教育，公众态度因地区而异。报告为AI从业者提供全景视角，把握技术前沿与市场趋势。