UltraRAG 的核心思想是将一个完整的 RAG流程拆解为一系列独立的、可互相通信的MCP Server，从而根据实际需要进行增删。以下是RAG中的一些核心模块：servers/retriever: 负责从知识库中检索相关文档。servers/reranker: 负责对检索到的文档进行重新排序，提升相关性。servers/generation: 负责基于处理后的信息生成最终答案。servers/

UltraRAG 的核心思想是将一个完整的 RAG流程拆解为一系列独立的、可互相通信的MCP Server，从而根据实际需要进行增删。以下是RAG中的一些核心模块：servers/retriever: 负责从知识库中检索相关文档。servers/reranker: 负责对检索到的文档进行重新排序，提升相关性。servers/generation: 负责基于处理后的信息生成最终答案。servers/

AST是源代码语法结构的抽象树状表示。树中的每一个节点都代表代码中的一个构造。这能够将代码视为结构化实体，而非纯文本，从而精确地提取函数、类、方法等逻辑单元。import ast import inspect import graphviz from ast import NodeTransformer , fix_missing_locations , copy_location # 1.要处理

AST是源代码语法结构的抽象树状表示。树中的每一个节点都代表代码中的一个构造。这能够将代码视为结构化实体，而非纯文本，从而精确地提取函数、类、方法等逻辑单元。import ast import inspect import graphviz from ast import NodeTransformer , fix_missing_locations , copy_location # 1.要处理

aisuite是一个轻量级的封装层，提供统一的接口，使开发者能够通过简单的字符串（例如openai:gpt-4o或anthropic:claude-3-5）在不同的LLM之间切换，而无需重写大量代码。aisuite作为一个开源的Python库，通过提供统一的接口和灵活的模型切换机制，简化了跨多个LLM提供商的集成过程。对于经常使用不同LLM的开发者来说，可以显著降低开发门槛，提高开发效率，是不容错

OpenAI在2025年推出了，在他们的官方宣传中，可以看到他们一直希望使用这个来替代。在这之前，已经成为了主流的通用接口规范，由于该接口每次请求都需要带上完整上下文，服务端无需管理会话状态，因此更易扩展、能高并发处理，使其在实际应用中取得了广泛的成功。现如今主推，并不仅仅是命名更新，而是为Agent、多模态、检索增强等应用场景进行的架构升级，以期成为另一个的标准制定者。

在AI Agent领域，应该算是最早的智能体应用，最初是由Google和OpenAI推出商用版本，后来也出现很多开源的项目。作为一名长期关注智能体架构设计的开发者，我最近深入研究了Langchain AI的这个项目，本文将从技术角度剖析这个项目的核心实现，并对比分析其历史版本与当前版本的架构差异。

开发自定义工具非常简单，只需继承BaseToolsuper(},},// 实现具体逻辑return {类型安全的接口设计：确保编译时和运行时的正确性灵活的扩展机制：支持内置工具、命令行发现和 MCP 服务器完善的安全机制：多层次的安全验证和用户确认优雅的执行流程：清晰的职责分离和错误处理对于AI 开发者以及所有对AI工具集成感兴趣的人来说，如何让复杂的系统保持简洁、安全和可扩展，Gemini CL

gemini-cli的设计思路不乏以下亮点：循环控制 ：多层安全机制确保系统稳定性，包括轮次限制和智能循环检测上下文管理 ：无数据库依赖的轻量级设计，结合智能压缩和结构化摘要，有效管理长对话历史与Manus类似，gemini-cli使用文件系统持久化长期记忆，因为文件系统就是天然的数据库，这种设计既保证了系统的可靠性和性能，又提供了良好的用户体验和扩展性。不过，略显遗憾的是目前gemini-cli

在沉寂了半年之后，智谱推出了新一代开源模型GLM-4.5系列，采用MOE架构并使用混合推理模式。模型统一提升了在等多方面的能力，专为复杂智能体应用打造。由于官方的技术报告暂未发布，模型细节暂时无从得知，本文内容仅做导读，方便读者对该系列模型有个初步认识。