简单来说，Multi-Agent（多智能体）系统不是由一个“无所不知”的超级AI来解决所有问题，而是由多个具有特定角色和能力的、相对简单的自主智能体（Agent）协同工作，共同完成一个复杂任务的系统。这些智能体各自有自己的专长（通过不同的Prompt、工具和知识库来定义），它们之间可以沟通、协作、互相反馈、甚至辩论，最终合力交付一个高质量的成果。核心特征：● 分解 (Decomposition):

对于正在迷茫择业、想转行提升，或是刚入门的程序员、编程小白来说，有一个问题几乎人人都在问：未来10年，什么领域的职业发展潜力最大？答案只有一个：人工智能（尤其是大模型方向）当下，人工智能行业正处于爆发式增长期，其中大模型相关岗位更是供不应求，薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家，给硕士毕业的优质AI人才（含大模型相关方向）开出的月基础工资高达5万—6万元；即便是非“人才计划”的普通应

大语言模型（LLM）提示词（Prompt）工作流（Workflow）知识库（RAG）工具（Tools）LLM和工具调用已经形成了相对标准化的技术栈。LLM方面，无论选择云端大模型（如阿里百炼平台、IdeaLab）还是本地部署（如Ollama），都有成熟的解决方案；工具调用方面，MCP协议的普及让工具集成变成了配置问题而非开发问题。因此，业务开发的核心竞争力在于提示词 + 工作流 + 知识库上。

这里不过多解释，毕竟我们只是使用而不是实现。简单来说 LLM使用不同工具时，以前需要同时修改模型和工具，因为各工具的API数据格式不统一，导致适配成本高、功能添加慢。MCP协议统一了数据格式标准，规定了应用向LLM传输数据的方式。任何模型只要兼容MCP协议，就能与所有支持MCP的应用交互。这将适配工作从双向简化为单向（仅应用端），且对于已有API的应用，第三方开发者也可基于其API进行MCP封装适

对于正在迷茫择业、想转行提升，或是刚入门的程序员、编程小白来说，有一个问题几乎人人都在问：未来10年，什么领域的职业发展潜力最大？答案只有一个：人工智能（尤其是大模型方向）当下，人工智能行业正处于爆发式增长期，其中大模型相关岗位更是供不应求，薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家，给硕士毕业的优质AI人才（含大模型相关方向）开出的月基础工资高达5万—6万元；即便是非“人才计划”的普通应

如今，AI的发展速度越来越快，大模型已经从“前沿技术”，变成了小白学习、程序员工作的“必备工具”。前两天熊猫翻招聘软件时发现，很多公司（尤其是互联网、科技类公司），已经开始将“熟练使用大模型”作为招聘要求，不管是应届生还是职场人，掌握AI技能，都能提升自己的竞争力。最后想和大家说一句：技术的发展，从来不会取代人，但不会运用新技术的人，一定会被掌握新技术的人超越。2025年，AI大模型的普及速度会更

最初被预训练、后训练修正的原始“模型”是怎么来的，为什么给数据，经过不断训练就就能得到一个会说人话的“超大函数”出来呢？人是从受精卵开始不断发育，出生后拥有了一个符合人类大脑架构的“神经网络”，在日后成长过程中，大脑发育结构不断调整，不断根据获取的环境信息不断内化知识，逐渐成熟，通常在35岁后颅骨完全闭合，架构上再难发生大的变化，但依然可以通过不断学习、接受新信息，让大脑变得更聪明、更灵活。每过完

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DeepAgents是一个基于LangChain和LangGraph构建的企业级高级智能体框架。它建立在LangGraph（底层运行时）和LangChain（工具/模型层）之上，是一个高阶的Agent Harness（智能体装备/套件）。它构建可以规划、使用子代理和利用文件系统执行复杂任务的代理。DeepAgents是一个独立库，用于构建能够处理复杂多步骤任务的代理。

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