摘要：本文提出了一种名为Agentic-GraphRAG的新型架构，旨在解决垂直领域RAG系统面临的碎片化信息孤岛和上下文中毒问题。该架构结合Agent决策能力、知识图谱关联推理和向量检索语义匹配，通过OCR文档解析（MinerU/PaddleOCR-VL）和结构化信息抽取（LangExtract）构建高质量数据底座，实现了低成本高性能的智能问答系统。文章详细介绍了三大检索工具协同工作流程，并提供

曾经火爆一时、激活码炒到天价的 Manus，现在只需要几十行代码就能在你的电脑上复刻，你敢信吗？没错，这就是 LangChain 1.0 最新架构下的 DeepAgents 框架能带来的降维打击。伴随着国产之光 DeepSeek-v3.2 模型的发布，咱们@木羽Cheny 老师第一时间深度评测了它结合 DeepAgents 搭建复杂智能体系统的表现。结果非常惊喜：响应极快、逻辑缜密，而且非常省钱，

本文通过CherryStudio和高德地图MCP，指导用户如何打造一个AI出行助手。首先，用户需下载并安装CherryStudio，然后获取大模型API-Key，如DeepSeek模型。接着，配置高德地图MCP服务器，包括注册高德开放平台、获取MCPkey，并在CherryStudio中设置MCP服务器。最后，通过调用高德MCP，用户可以规划行程，如旅游计划或城市步行路线。整个过程简单易行，即使是

本文介绍了基于LangChain 1.0的OCR+RAG技术搭建法务合同审核Agent的方案。针对合同、标书等长文档审核场景，对比分析了OCR+RAG与视觉语言模型(VLM)的技术路线，指出OCR方案在成本、精度定位、表格处理等方面的优势。核心实现了PDF解析与坐标提取功能，通过MinerU API获取文本内容及其精确坐标，并采用智能切分策略保留坐标信息，为后续合同条款审核提供可追溯的定位支持。该

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

AgentScope是一个面向智能体的编程框架，旨在用简单高效的方式来构建智能体应用程序。该框架提供从模型封装、工具管理、会话/记忆、消息路由到可视化监控的全套功能，帮助开发者快速构建、调试并部署多智能体与单智能体的生产级应用。

我们都知道，能调用外部工具，是大模型进化为智能体Agent的关键，如果不能使用外部工具，大模型就只能是个简单的聊天机器人，甚至连查询天气都做不到。由于底层技术限制啊，大模型本身是无法和外部工具直接通信的，因此Function calling的思路，就是创建一个外部函数（function）作为中介，一边传递大模型的请求，另一边调用外部工具，最终让大模型能够间接的调用外部工具。

DeepSeek V3.2 正式版发布，性能全面对标全球顶尖模型Gemini 3.0 Pro，在数学、编程等领域实现革命性突破。该模型采用创新的DSA注意力机制和GRPU训练框架，显著降低50%以上推理成本，价格仅为竞品的1/4到1/5。其编程能力达到GPT-5水平，支持千行代码生成；Agent能力引入"边思考边调用工具"模式，性能差距缩小至5%以内。同步开源的实验模型V3.2

豆包手机与AutoGLM代表了两种不同的AI手机技术路线：前者通过系统级深度集成，直接读取GPU渲染缓存并注入输入事件，拥有超高权限但面临平台封杀；后者采用外部ADB控制方案，依赖标准调试接口，虽权限受限但更开放合规。两者的核心差异在于部署位置（系统内生vs云端控制）、权限边界（私有特权vs公共接口）以及对移动互联网商业模式的冲击程度。豆包手机的高效自动化直接挑战了以注意力经济为基础的现有生态，而

LangChain 1.0 Agent开发摘要 LangChain 1.0引入了革命性的create_agent()API，将Agent从简单的模型调用器升级为具备决策与执行能力的智能运行体。新版本通过统一API接口简化了开发流程，取代了0.x时代的碎片化设计。核心优势包括： LangGraph驱动：底层采用LangGraph作为执行引擎，使Agent具备生命周期管理和节点化执行能力 三大核心组件