学员们真的会对一些概念搞不清楚，初学者对于：**Langchain、向量化、RAG** 他们是很难分清楚的，我们在做课程设计的时候一定要更加细致一些。

全球最大的游戏主播，居然开始转型搞 AI 了，没过半天就获得了 100 万播放量。上周末，PewDiePie 久违地发布了新视频，出乎人们预料的是，内容是在教你训练 AI 大模型。在这个题为《STOP. Using AI Right now》（停。现在使用 AI）的新视频中，他解释了自己如何从零开始，通过添加搜索、记忆、RAG 和音频输出等功能，创建出个人专属的 ChatGPT 风格用户界面。他还

当你用 模型上下文协议（MCP） 给 LLM 代理接入工具时，是不是常遇到这些问题？

如果你问一个做 AI 应用的工程师："怎么让大模型回答得更靠谱？"十有八九会得到一个答案：RAG（检索增强生成）。

你是否曾好奇，那些强大的 AI 助手是如何做到不仅能聊天，还能帮你查询信息、执行计算的？今天，我们就来揭开这层神秘的面纱，亲手构建一个属于自己的、简易版的 AI Agent。

当前A2A项目面临的三大核心挑战深刻揭示了多智能体系统发展的关键瓶颈，这些挑战需要通过架构层面的革新来解决。传统的点对点RPC通信模式在多智能体场景下显露出根本性的局限性，亟需新一代通信范式的突破。

但是我们也不能将所有文件都放入知识库中，而应区分文件是否与用户需求相关，判断它是针对某次具体需求，还是某一类需求都会涉及该文件。对于仅针对当前问题的一次性需求，应引导客户通过对话窗口上传文件并提问，接着利用插件解析文件内容，并将其放入 prompt 中。

AI智能医疗对话服务实时症状咨询和医疗建议智能问答交互界面

正如 AI 智能体科学的发展，AI 智能体开始推动科学发展。

然而，传统 RAG 存在一定局限：检索策略和内容通常是**静态预设**的，缺乏根据具体问题动态调整的能力。当遇到复杂问题时，单一的检索和生成可能无法满足需求，例如需要多轮检索、跨数据源查询或调用外部工具（如数据库查询、计算等）。此外，传统 RAG 对检索结果的利用较为被动，模型往往只能一次性使用检索到的内容，缺乏对检索过程的反馈和优化。