例如：句子 The animal didn’t cross the street because it was tired，其中 it 和 animal 的关联必然最大，其权重也最大，it 的语音单元必然包含 animal 的信息，如此的 Decoder 就知道了代词 it 指代的是名称 animal 而不是其他词，翻译为 “动物”。由于深度神经网络中每一层的输入都是上一层的输出，因此多层传递下，

但相对的，AI Workflow 需要开发者人为的对任务进行拆解，并且为了灵活地编排这些任务/流程，就需要开发者掌握图知识、任务编排、编程框架等概念和技术的引入，对开发者的能力要求较高。目前工业界主要还处于 AI Workflow 阶段的落地实践，典型产品有百度千帆 AppBuilder、扣子、Dify、LangGraph 框架等，通过不同的图结构来编排 LLM 决策过程，从而实现更复杂、更可靠的

AI Agent 协议的定义：本质是一个标准化的通信协议，定义了 Agent 之间以及 Agent 与外部系统之间的结构化通信的规则、格式和程序。作为系统的 “大脑”，结合领域适配的大模型与知识图谱，实现对复杂场景的理解和决策推理，例如在法律助手应用中，需要将最新法规与历史判例进行语义关联，支持类案推理；2024 年以来，随着 Multi-Agent 技术的成熟，涌现了一系列的 AI Agent

本文档是对教程《工业级智能体开发实践，LangChain从零入门与智能体开发实战！RAG知识库检索、MCP智能体开发、数据分析智能体搭建全领域实战！从零学会LangChain！》的实践记录，查看原文请跳转：https://www.bilibili.com/video/BV1pYKgzAE5C?

智能体（Agent）是一种能够 “感知环境→理解输入→规划决策→执行反馈”，以此来实现特定目标的软件实体，它们超越传统自动化脚本，不再依赖固定流程，而具备一定程度的环境适应与智能行为。智能体具有 4 大基本能力，如下图所示。记忆：分为短期记忆和长期记忆。是理解能力的基础，理解能力是指智能体解读用户指令、理解任务目标的能力。最新研究如 MobileFlow 引入了 GUI Chain-of-Thou

更多的，我们需要自定义大量的 Tools。LangChain 也提供了简介的 @tool 语法糖来简化开发的复杂度。下面以自定义的从 OpenWeather API 获取实时天气数据工具为例。import os"""查询即时天气函数:param local: 必要参数，字符串类型，用于表示查询天气的具体城市名称，\注意，中国的城市需要用对应城市的英文名称代替，例如如果需要查询北京市天气，则loca

区别于 AutoGPT 是一个研究项目，OpenAI Agent 是一个面向生产的软件架构范式，所以 OpenAI Agent 除了 “规划、行动、观测” 三元协同循环之外，还系统性的设计了 Memory（记忆体）、Planning（规划器）、Action（执行器）、Tools（工具集）四大模块以及它们之间的协作关系，进而增加了生产环境所需要的可信输出和 Prompt 子迭代优化的能力。但值得注意

过程中出现了 OpenAI API error: Error code: 429 错误，原因是 RATE_LIMIT_EXCEEDED 请求 PPIO OpenAI API Server 太快了被限速。非卡点问题，具体解决办法待定。browser_use 工具 go_to_url 打开网页，但是进入了人机测试页面，这里显然有问题。这些旅行计划的 md 文件中具有第二次补充的详细信息，包括：5 da

PerfTracker 会展示所有对任务性能有一定影响的函数的性能报告，并指示是否有性能异常。不同类型的函数会按如下分类进行展示，具体见官方文档。将汇总后的数据，分别交由不同类别 extractor 解析，计算出函数对应 bottleneck 值，将汇总后数据写入汇总后文件。传统的 LMT 性能诊断有 “在线监控” 和 “离线剖析” 这 2 种方式，但这两种方法在 LLM 场景中都不理想。100

定义：是一个独立的、轻量的、作为 MCP Client 的服务器程序，同时也作为外部系统的前端程序，为 LLM 提供数据访问、工具执行和服务调用的能力。目前有多个开源库或网站提供了托管的 MCP 工具资源，用于增强 LLM 和 Agent 的能力，确保其生成响应的可靠性。Prompts 是 MCP Server 为 Resources、Tools 或特定使用场景所提供的提示词模板，支持参数化渲染和