文章介绍LangChain团队提出的"Deep Agents"智能体系统，0.2版本新增"可插拔后端"功能，支持不同存储方式和长期记忆。文章比较了三款工具定位：DeepAgents适合长期自主智能体，LangChain适合从零构建智能体循环，LangGraph适合工作流与智能体组合系统。对工程师而言，DeepAgents提供了构建长期运行智能体系统的"开箱即用"基础。

本文详细介绍A2A协议的三大角色（用户、客户端、远程Agent）和四大核心对象（Agent Card、Task、Artifact、Message），并通过实例展示协议工作流程。A2A支持多智能体协作，适用于企业客服、售后中心等场景，常与MCP协议结合使用。文章提供.NET SDK代码示例和GitHub源码，帮助开发者理解和实践Agent协作技术。

文章介绍了一种利用提示词构建数据叙事的三层次方法论：第一层遵循叙事框架(问题-分析-结论-建议)；第二层切换叙事视角，针对不同汇报对象调整表达方式；第三层运用高级提示词技巧进行深度归因分析和风险机会评估。通过这些方法，指导AI将数据转化为清晰、有逻辑、能驱动决策的故事，使数据真正"会说话"。文章提供了多个实用的提示词模板，帮助读者快速上手应用。

本文系统总结了控制大语言模型(LLM)带来的AI智能体行为不确定性的多层面策略。技术层面包括提示工程、模型微调、RAG、结构化输出等；设计层面强调基于风险等级的AI参与策略；管理层面提出持续监控与AI治理框架。通过组合这些策略，企业可以在保持AI效率的同时，提高输出确定性和可靠性，降低"幻觉"风险，实现AI在企业场景的稳健应用。

地命令行使用还是不太直观，可以选择Chatbox进行网页端访问，提高可交互性。Chatbox AI 是一款 AI 客户端应用和智能助手，支持众多先进的 AI 模型和 API，可在 Windows、MacOS、Android、iOS、Linux 和网页版上使用。本地使用Ollama部署完成后，可以使用Chatbox进行调用。

文章探讨AI应用开发中Prompt与Context协同的重要性，指出开发者常陷入"唯模型论"误区。Prompt作为AI的"行动指南"，Context作为"决策依据"，二者的协同质量决定AI Agent实用性。通过Dify平台案例，介绍如何实现低代码的Prompt与Context协同，包括分层管理、可视化设计和自动化流程，帮助开发者打造精准响应的AI应用，并提供实战案例和优化技巧。

RAGFlow 是一款开源的 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）引擎，它的核心使命是帮助你利用深度文档理解技术，构建出高质量、高可靠性的智能知识库。无论你是大型企业还是个人开发者，RAGFlow 都能为你提供一套精简而强大的 RAG 工作流程，让你的 LLM 能够真正理解和利用各种复杂格式的数据，给出令人信服的回答并提供清晰的引用来源。

大语言模型是一类基于深度学习的自然语言处理模型,通过在海量文本数据上进行预训练,习得了丰富的语言知识和世界知识。代表性的大语言模型包括GPT系列、BERT、T5等。这些模型具有强大的自然语言理解和生成能力,可以执行各种复杂的语言任务。

大语言模型（LLM）如 ChatGPT 和 GPT-4 虽推动了自然语言处理研究，但在医疗等专业领域应用时面临局限。一是部署和微调困难，二是易产生幻觉且推理能力不足。检索增强生成（RAG）技术虽有进展，但仍需改进。本文提出的 MedGraphRAG 旨在解决这些问题，通过构建分层图谱结构和独特检索策略，提升 LLM 在医疗领域性能，增强结果的可靠性与可解释性。

文章介绍了Workflow与Agent的区别，分析了5款主流Agent框架(AutoGPT、LangGraph、Dify、CrewAI、AutoGen)的特点与适用场景。结论指出，当问题复杂、长尾且多变，需要跨系统查证并在对话中动态决策时，Agent框架比纯Workflow更具优势。文章通过智能客服案例展示了Agent如何解决"分支爆炸"问题，帮助开发者根据需求选择合适的技术路径。