大家好，我是玄姐。正文开始之前，先给我自己打个广告，DeepSeek 爆火国之荣耀，为了回馈粉丝们的支持，原价199元的《基于 DeepSeek 打造的 AI Agent 智能体项目实战直播训练营》，直接降价到19元，今天再开放一天报名特权，仅限99名。回到正题。这个春节，DeepSeek 实在太火爆了。最近，无论是在国内还是国外，一股 DeepSeek-R1 部署热潮正在兴起，许多人都争相在自.

当 RAG 与 Agent 结合使用（即 Agentic RAG）时，Agent 的决策能力和 RAG 的知识能力相互增强，提升整体性能。这种整合方法创造出比任何单一组件都更强大、更可靠、更适应性强的 AI 系统，能够理解上下文，检索相关信息，并采取适当行动完成任务。系统结合决策能力和事实信息处理复杂任务：Agent 将检索到的知识与自身的决策能力相结合，处理复杂的任务，生成准确、可靠的回应。从

现在越来越清楚，未来的 Agentic AI 将是多 AI 智能体的。与传统的单体 AI 智能体架构不同，Agentic AI 系统架构由多个 AI 智能体组成，这些 AI 智能体能够相互协作，具备动态任务分解、持久记忆和高级任务编排等能力。目前，MCP 生态已经得到了广泛的支持，包括 Anthropic 的 Claude 系列、OpenAI 的 GPT 系列、Meta 的 Llama 系列、De

在此之前，LangChain 虽凭借高 level 抽象成为 AI Agent 开发的热门工具，但也面临不少痛点：抽象层过重、包体积臃肿、自定义 Agent 循环时需深入底层调用等，而 LangGraph 作为偏向底层的运行时框架，虽支持复杂流程控制，却缺乏标准化的生产级功能。更关键的是，LangChain 1.0 的 Agent 能力完全基于 LangGraph 运行时构建，这意味着开发者无需在

RAG 与相关技术对比 → 多 AI 智能体设计模式 → AI 智能体评估框架 → AI 智能体协议比较 → AI 智能体设计模式 → 技术对比分析 → AI 智能体未来趋势 → 大语言模型类型 → 真假 AI 智能体架构 → Agentic RAG 技术 → AI 智能体系统分解 → 开发步骤 → 专业术语 → MCP 与 A2A 工作流 → RPA 与 AI 智能体区别 → 记忆系统蓝图 →

因此 AI Agent 智能体足够重要，但也足够复杂，我这两年实践结论是，想开发出一个能够可靠稳定的 AI Agent 智能体应用实在太难了，大模型技术本身的复杂度，大模型推理的不确定性，响应速度性能问题等等，这些困难直接导致很多人对其望而却步，或是遇到问题无从下手。这些数据可以是企业内部数据、在线下载的数据，或者是其他系统中定期导入的数据。，我们正在经历一场重大技术变革，还不像当年的互联网的兴起

我有幸体验了 Manus 的运行效果，结合其实际表现、OpenManus 的开源代码以及网传的 Prompt 信息，大致分析出了 Manus 的技术架构设计实现原理，并尝试复刻了一个版本，下文详细剖析。不过，需要指出的是，当前版本仍基于插件工具的形式，实现的是单 Agent 形态的 ReAct 模式。以邮箱域名解析检测逻辑的测试为例，该模型已基本实现了多步调用命令工具的流程，并且能够依据调用结果，

以 OpenA I为例，其最新推出的 text-embedding-3-small 模型能够生成1536维向量，在保持高语义表达能力的同时，实现了更低的延迟和更小的模型体积，非常适合对性能要求较高的大规模语义检索场景。要牢记，最适合的模型并非总是基准测试分数最高的，而是最符合业务实际需求和技术约束的模型。在 Embedding 模型快速发展的当下，建议定期回顾现有选型，持续关注新技术和新模型，及时

Martin Fowler（马丁福勒） 是软件开发领域的标杆性人物，他是微服务之父，也是《敏捷宣言》起草者之一、《重构》《企业应用架构模式》等经典著作作者，作为 Thoughtworks 首席科学家，他对技术趋势的洞察始终深刻且具前瞻性。他分享了一个真实案例：同事用 LLM 生成 SVG 图表，表面可用，但当他试图微调标签位置时，发现生成的代码混乱复杂，远超人工手写的十几行代码，最终导致维护困境。

现在越来越清楚，未来的 Agentic AI 将是多 AI 智能体的。与传统的单体 AI 智能体架构不同，Agentic AI 系统架构由多个 AI 智能体组成，这些 AI 智能体能够相互协作，具备动态任务分解、持久记忆和高级任务编排等能力。目前，MCP 生态已经得到了广泛的支持，包括 Anthropic 的 Claude 系列、OpenAI 的 GPT 系列、Meta 的 Llama 系列、De