本文系统介绍了Mem0智能记忆层与LangGraph的深度整合方法。Mem0作为AI Agent的认知记忆系统，与LangGraph的Checkpointer形成互补，前者负责长期个性化记忆，后者管理流程状态。相比LangMem等轻量级方案，Mem0采用混合架构（向量+图+键值），支持自动记忆提取、去重和演化。文章详细解析了Mem0的四类记忆模型（工作/事实/情景/语义记忆），提供了本地部署的5步

本文解析了PregelProtocol、Pregel、CompiledGraph和CompiledStateGraph的架构层次关系：PregelProtocol定义基础接口；Pregel作为通用执行引擎实现协议；CompiledGraph简化图定义；CompiledStateGraph增加状态管理。重点剖析了Channel机制，它是通过订阅/写入实现节点间数据流的核心组件，以声明式方式隐式构建D

摘要：Agent从基础API调用到智能行动体的进化路径揭示了其核心能力：思维链（CoT）拆解任务、自我反思改进执行、规划能力确保目标导向、工具使用打破知识局限。相比Chatbot，Agent通过"思考→行动→观察"闭环实现动态可靠的结果输出，其理论根基源于控制论的反馈机制和信息论的熵减原理。开发者角色正向"流程架构师"转型，需设计认知工作流、工具集和决策上下

本文系统梳理了Python生态中执行不可信代码的沙箱方案，从高风险语言层工具到生产级隔离平台。高风险方案如PythonREPL仅封装exec()，无安全隔离；中等安全方案如LangChain的Pyodide沙箱利用WebAssembly实现浏览器级隔离；生产级方案包括基于容器的开源项目llm-sandbox和企业级平台Daytona。文章对比了各方案的隔离级别、启动速度、多语言支持和安全性，建议生

本文介绍了一个完全本地化的Mem0应用实现方案，使用Chroma作为向量数据库，Ollama提供LLM和Embedding能力。方案包含四个步骤：安装依赖、准备本地模型、编写示例代码和运行程序。配置中使用llama3.2作为LLM模型，nomic-embed-text作为嵌入模型，所有数据持久化存储在本地文件中。该方案无需外部服务，仅依赖Python环境和Ollama，实现了轻量级、可本地运行的记

ChatGPT的智能体模式（Agent Mode）与深度研究（Deep Research）代表了AI协作的两种范式。智能体模式专注于任务执行，通过自主拆解目标、调用工具完成自动化流程，适用于客户支持、销售运营等场景。深度研究则强调系统性分析，通过多源信息采集、逻辑验证生成结构化报告，适用于战略决策、市场分析等场景。二者可互补使用：深度研究提供洞察，智能体模式执行方案。选择时需考虑目标类型（执行/理

摘要：Agent从基础API调用到智能行动体的进化路径揭示了其核心能力：思维链（CoT）拆解任务、自我反思改进执行、规划能力确保目标导向、工具使用打破知识局限。相比Chatbot，Agent通过"思考→行动→观察"闭环实现动态可靠的结果输出，其理论根基源于控制论的反馈机制和信息论的熵减原理。开发者角色正向"流程架构师"转型，需设计认知工作流、工具集和决策上下

0 Linux查看连接到服务器特定端口的所有IP地址我们以80端口为例，执行过程中，由于列表过长，可能存在一段时间等待。如果要查看其它端口，替换即可。netstat -tn 2>/dev/null | grep :80 | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -nr | head最终输出如下：97 114.198.23

本文探讨了BSP模型、Pregel和LangGraph之间的思想传承与演变。BSP模型提出"超步"概念，通过计算-通信-同步循环实现并行计算；Pregel将这一思想应用于大规模图计算，以顶点为中心进行迭代处理；LangGraph则继承了"超步"概念，但将其转化为面向AI工作流的控制流模型，通过状态机循环实现智能体工作流编排。虽然三者都采用迭代执行模式，但La

摘要：本文提出Mem0与Mem0g两种互补记忆架构，解决大语言模型长程对话中的事实一致性问题。Mem0通过增量更新稠密文本片段实现高效查询，Mem0g额外引入图记忆支持时序推理。在LOCOMO基准测试中，二者在单跳/多跳任务上精度提升5-11%，延迟降低85-92%，存储占用比商业方案减少两个数量级。实验表明，该架构通过"先压缩-再结构化"范式，在保持低延迟（Mem0 1.44