本文给出了AI知识库和Agent智能体在各个行业的应用场景，并详细演示了DeepSeek+RAGFlow的私有化部署过程、总体架构、知识库和Agent智能体搭建、核心模块代码等细节，以及如何完美实现知识图谱和低代码开发。

曾几何时，当我们谈论 AI 大模型（LLM）使用外部工具时，大家首先想到的几乎都是函数调用 (Function Calling)。可以说，在 MCP（模型上下文协议）崭露头角并像今天这样成为热门话题之前，函数调用几乎是支撑起整个 AI 工作流的“老大哥”。想象一下，早期的 AI 应用就像一个个“孤岛”，每个应用都需要开发者手动集成各种工具和 API，就像在荒岛上搭建基础设施，从零开始铺设道路、架设

本文介绍了如何利用开源动态知识图谱Graphiti为AI Agent智能体构建记忆层，使其能够模仿人类的记忆能力，从而在对话中保持上下文理解。通过Graphiti，智能体能够动态构建并查询随时间演进的知识图谱，处理复杂的关系变化，并保持历史上下文。文章详细阐述了技术栈，包括Graphiti作为记忆层、AutoGen用于流程编排，以及Ollama本地部署的Qwen 3大模型。核心流程包括用户提问、智

本文给出了AI知识库和Agent智能体在各个行业的应用场景，并详细演示了DeepSeek+RAGFlow的私有化部署过程、总体架构、知识库和Agent智能体搭建、核心模块代码等细节，以及如何完美实现知识图谱和低代码开发。

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