它让你能够在Agent执行核心任务（调用LLM、使用工具等）的“前后”或“左右”，插入可复用、可组合的额外逻辑，从而横切（Cross-cutting）整个处理过程。一个基础的Agent通常只负责“接收输入 -> 调用LLM -> 调用工具 -> 返回输出”。：记录每次Agent调用的输入、输出、耗时，用于调试和监控。：在Agent执行动作前，检查当前用户是否有权限调用某个特定工具。：对于相同的或相

是一个自包含、按需加载的知识/行为模块，通常表现为一个标准文件夹，内含核心的SKILL.md指令文件以及可选的脚本、参考文档等资源。它不是普通工具：普通工具（Tool）只负责“执行一个原子操作”（如搜索、计算），而 Skill 更关注“如何完成一个相对复杂的任务流程”，它可能指导模型组合调用多个工具、遵守特定格式、处理错误、分步推理。它是动态提示词：Skill 本质上是可被 Agent 在运行时按

（2022-2024 主流）主要优化单次交互的质量，重点是 “一句提示词该怎么写，模型才更容易给出想要的结果”（2025 年2月后兴起）则动态构建知识、记忆、RAG，解决 “模型看什么” 的问题，减少幻觉、提高检索命中率（当前阶段）重点构建整个运行环境，解决 “模型怎么把长链路任务稳定做完” 的系统级问题。是当前 AI Agent 开发领域的一个核心范式转变。

tool"""查询所有商品列表"""return "暂无商品"result = "【商品列表】\n"result += f"- {p['name']} (ID:{p['id']}) | ¥{p['price']} | 库存:{p['stock']}\n"@tool"""根据商品ID查询单个商品详情。"""return f"未找到商品Id为{product_id}的商品"

GraphRAG（Graph-based Retrieval-Augmented Generation）是一种结合知识图谱与检索增强生成 （RAG）的技术框架，旨在通过图结构数据增强大语言模型（LLMs）的推理能力和回答准确性。（1）知识图谱构建• 节点与边：节点表示实体（如人物、概念），边表示关系（如“影响”“属于”）。• 自动化构建：通过LLM从非结构化文本中抽取实体和关系（如“莫奈→创作→《

Graphical Processing Units (GPUs) 图形处理单元(GPU)是一种功能强大的电子芯片，用于在沉浸式视频游戏、电影和其他视觉媒体中呈现丰富的 2D/3D 图形和动画 因其超越 CPU 的并行矩阵运算性能，所以也被广泛应用于人工智能相关的各种系统，包括机器视觉、NLP、语音识别、自动驾驶等 GPU通过大量简单的处理单元（CUDA核心、Tensor核心等）并行工作，能够在短

是Spring AI生态里与阿里巴巴相关的组件，借助它能够实现接入各类大模型。以下为你详细介绍如何使用。

长期记忆是一种用于存储用户特定信息或应用级数据的系统，其核心特点是跨越会话和线程共享。与短期记忆局限于单一线程（thread_id）不同，长期记忆中的数据可以被任何时间、在任何线程中召回。其存储范围（作用域）被定义在自定义的命名空间中，而非单个线程ID内在LangChain框架中，长期记忆通过存储（Store）组件来实现，Store允许你将记忆保存为JSON文档，并通过命名空间（namespace

Graphical Processing Units (GPUs) 图形处理单元(GPU)是一种功能强大的电子芯片，用于在沉浸式视频游戏、电影和其他视觉媒体中呈现丰富的 2D/3D 图形和动画 因其超越 CPU 的并行矩阵运算性能，所以也被广泛应用于人工智能相关的各种系统，包括机器视觉、NLP、语音识别、自动驾驶等 GPU通过大量简单的处理单元（CUDA核心、Tensor核心等）并行工作，能够在短

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