从“陪聊”到“生产力”：企业级大模型项目落地的核心技术要求

LangGraph与MCP技术深度融合实现智能体开发 本文系统介绍了LangGraph框架与MCP（Model Context Protocol）技术的集成应用。主要内容包括： 技术基础 LangGraph作为LangChain的高级编排工具，支持图结构工作流 MCP技术规范统一了大模型调用外部工具的通信标准 两者结合可实现模块化、高效的智能体开发 核心实现 MCP工具的两种运行模式：离线(Std

OpenAI发布gpt-oss系列开放权重模型，包含120B和20B两种参数规模，均采用Apache 2.0许可证。120B版本适合高推理需求，可在单块H100 GPU运行；20B版本针对低延迟场景，仅需16GB内存。模型支持思维链推理、参数微调、函数调用等特性，并采用MXFP4量化技术优化MoE层。提供多种部署方式，包括Transformers、vLLM、Ollama等框架，同时开源了PyTor

Responses API 是 OpenAI 为智能代理（Agents）提供的全新 API 基础构件，它结合了 Chat Completions API 的简洁性 与 Assistants API 的内置工具能力，使得代理能够更智能地执行任务。📌 核心特点✅ 简洁易用：继承了 Chat Completions API 的易用性。✅ 增强功能：支持内置工具（Tools），如函数调用（Functio

本期内容详解学习MCP必备技术基础，讲解MCP客户端、服务器开发方法及二者接入流程等等。

模型蒸馏指的是借助更强大的教师模型产生的数据，来训练小尺寸的学生模型，目前模型蒸馏分为黑箱蒸馏和白箱蒸馏，黑箱蒸馏过程中教师模型不会公开中间输出，学生模型只能学习教师模型的输入和输出，此时学生模型的训练过程本质上就是有监督微调，二者没有区别，典型例子就是DeepSeek R1模型蒸馏Llama 3系列小模型和Qwen3系列小模型的过程，其实就是有监督微调。作为国内最早一批大模型技术创业团队，在过去

实际上，新款V3模型是国内首款、也是全球最强的具备强推理性能的对话模型，而在Agent技术大爆发的今天，这款模型才是DeepSeek盛名之下第一款具备工业级Agent开发能力的基础模型，甚至我相信未来，这款模型的影响力将不输于DeepSeek-R1模型。并且，得益于DeepSeek V3模型架构和R1模型架构完全一致，本地部署的R1模型可以无缝切换到V3模型，而若想进一步深入学习V3模型的Agen

而放眼全球，截至目前，原生Function calling能力能达到工业级水平的，也就只有GPT、Gemini、Claude和DeepSeek-V3-0324四款模型，这四款模型不仅拥有非常高的Function calling准确率，而且还训练得到了多工具并联和串联调用的能力，甚至当外部工具调用错误时还能自动debug，这些模型是当代Agent开发的不二之选。至此，我们就明白了，为什么有的模型有F

一篇手把手带你快速入门MCP的技术实战教程！！

Agent开发首选框架：LangChain说到现阶段目前最流行、最通用的Agent开发框架，毫无疑问，肯定是LangChain。LangChain作为2022年就已经开源的元老级开发框架，历经数年的发展，其功能和生态都已非常完善，并且拥有数量众多的开发者。在我们团队统计的今年第一季度大模型岗位JD中，有90%以上的Agent开发岗位要求掌握LangChain，可以说LangChain就是目前最通用