🌳 给 AI 装个“系统脑”：从线性直觉到树状博弈—— 还在迷信 CoT 的单向输出？你的 Agent 缺少关键的“自我纠错”与“全局推演”能力！

🚀 拒绝 AI "金鱼脑"！打造拥有 [情景 + 语义] 双重记忆的超级智能体

DeepSeek-OCR 2：告别机械扫描，赋予AI“人类直觉”

🧩 给 AI 建个“会诊室”：从机械流水线到动态协作—— 还在死磕固定的 Pipeline？你的 Agent 缺少关键的“审时度势”能力！

从零开始掌握Obsidian核心功能 · 结合Claudian插件打造AI驱动的第二大脑

Research系统使用编制者-工作者模式的多智能体架构，主智能体协调过程同时委派给并行运行的专业子智能体。

🧱 拒绝“玩具级” Demo！构建真正“抗造”的生产级 Agent—— 你的 AI 一遇到 API 报错就“歇菜”？ 深入 PEV (Planner-Executor-Verifier) 架构核心，手把手教你用 LangGraph 打造自带**“自动纠错回环”**的智能体，让系统稳定性原地起飞！🚀

告别单体智能的瓶颈，构建你的‘AI 专家特种部队’——Multi-Agent 架构通过模拟人类团队的专业分工与协作，让复杂任务的解决能力实现从‘泛泛而谈’到‘深度洞察’的质的飞跃。

从「摸着石头过河」到「运筹帷幄」：Planning Agent 架构全解析—— 深度对比 ReAct vs Planning，手把手教你用 LangGraph 构建下一代智能体

摘要： ReAct（Reason+Act）是一种智能体架构，通过动态推理与行动循环（Think→Act→Observe）解决复杂多步骤问题。相比单次工具调用的基础Agent，ReAct能迭代整合多源信息，适应动态需求，适用于多跳问答、深度调研等场景。 核心对比： 基础Agent：单次工具调用，无法分解复杂问题（如NBA得分王及其近期得分查询），任务完成度仅3/10。 ReAct Agent：通过循