在人工智能领域，特别是涉及对话代理（Conversational Agents, CAIs）和情感代理（Affective Agents）时，“Agent的Personality”指的是赋予人工智能代理的一组稳定、可预测的心理特征和行为模式，使其表现得更像一个具有独特个性的个体，而非冰冷的程序。在AI Agent的语境中，“Group”（组）通常指的是一种组织多个智能体（Agent）进行协作的机制

在人工智能领域，特别是涉及对话代理（Conversational Agents, CAIs）和情感代理（Affective Agents）时，“Agent的Personality”指的是赋予人工智能代理的一组稳定、可预测的心理特征和行为模式，使其表现得更像一个具有独特个性的个体，而非冰冷的程序。在AI Agent的语境中，“Group”（组）通常指的是一种组织多个智能体（Agent）进行协作的机制

在2025年至2026年初的开源AI Agent工具生态中，多个项目因其成熟度、社区活跃度和功能完整性而被广泛认为是经典或标杆性的选择。这些项目主要集中在核心框架层，为构建具备工具调用、工作流编排和知识检索能力的智能体提供了基础。

Agent是人工智能领域中的一个概念，指的是具有自主性、反应性、主动性和社交能力等特性的计算实体。这种ai能够使用传感器感知周围环境，做出决策，然后使用执行器采取行动。大模型在AI Agent相关研究中得到了快速发展，它被视为通往AGI（Artificial General Intelligence，通用人工智能，是人工智能领域的终极目标，指具备与人类相当甚至超越人类的综合认知能力，能自主适应复杂

那么这样的嵌入模型是如何得到的呢，例如Google开发的Word2Vec模型，还有其他高级的嵌入模型如BERT和GPT系列，它们通过更复杂的网络结构捕捉更深层次的语义关系。父chunk检索，也叫自动合并检索，即递归地将document分割成若干较大的父chunk，其中包含较小的子chunk，能搜索更细粒度的信息，将document分割成层次chunk结构，最终索引的是叶子chunk的embeddi

GraphRAG（Graph-based Retrieval-Augmented Generation）是微软提出的一种结合知识图谱的增强检索生成框架，旨在改进传统 RAG的局限性。其核心思想是通过构建结构化知识图谱，对文档内容进行全局语义建模，从而提升大语言模型（LLM）在复杂问题中的推理能力和回答准确性。一句话来说，GraphRAG 是对检索增强生成（retrieval-augmented g

LangChain 是一个开源的编程框架，用于简化使用大语言模型（LLM）构建应用程序的过程‌，通过模块化组件（如数据连接、代理系统和任务编排）实现与外部数据源和计算工具的集成，简化智能应用的构建过程。‌目前，它提供了 Python 和 JavaScript（确切地说是 TypeScript）的软件包。本质‌：基于大型语言模型（如GPT-4）的开发框架，提供标准化接口和工具链，降低构建AI应用的技

RAG（Retrieval-Augmented Generation)即检索增强生成，为 LLM 提供了从某些数据源检索到的信息，并基于此修正生成的答案。RAG 基本上是 Search + LLM 提示，可以通过大模型回答查询，并将搜索算法所找到的信息作为大模型的上下文。查询和检索到的上下文都会被注入到发送到 LLM 的提示语中。RAG技术是一种结合了检索和生成能力的机器学习架构，它在大型语言模型

Prompt提示是模型接收以生成响应或完成任务的初始文本输入。我们给AI一组Prompt输入，用于指导模型生成响应以执行任务。这个输入可以是一个问题、一段描述、一组关键词，或任何其他形式的文本，用于引导模型产生特定内容的响应。例如，在chatGPT中，用户通常使用 prompt 来与大语言模型进行交互，请求回答问题、生成文本、完成任务等。模型会根据提供的 prompt 来生成一个与之相关的文本，尽

GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一种基于Transformer架构的自回归语言模型，由OpenAI开发，专注于从大量文本数据中学习语言模式，并生成连贯、有意义的自然语言文本。‌‌GPT的核心特点在于其架构和训练方式：‌ 它仅使用Transformer的解码器部分，通过掩码自注意力机制实现单向文本生成，即模型在生成每个词时只能关注之前已生成的词；训练过