摘要： AgenticAI作为“人工智能+”战略的核心技术，通过三大能力（规划、工具调用、知识挖掘）和六大资源维度（模型、数据、工具等）实现产业落地。本文结合Datawhale开源实践，从学习路径、架构设计到代码实战（多智能体协作、RAG技术）系统拆解AgenticAI开发，并针对模型选型、数据质量等常见问题提供解决方案。文章强调“架构先行”理念，指出多智能体协作与政策红利将推动AgenticAI

摘要： AgenticAI作为“人工智能+”战略的核心技术，通过三大能力（规划、工具调用、知识挖掘）和六大资源维度（模型、数据、工具等）实现产业落地。本文结合Datawhale开源实践，从学习路径、架构设计到代码实战（多智能体协作、RAG技术）系统拆解AgenticAI开发，并针对模型选型、数据质量等常见问题提供解决方案。文章强调“架构先行”理念，指出多智能体协作与政策红利将推动AgenticAI

MCP协议为TS/JS/Node.js生态提供了标准化AI Agent开发方案，解决了工具调用、Prompt管理和资源访问的耦合问题。通过官方TypeScript SDK，开发者可以快速将Node.js服务升级为MCP Server，实现与AI Agent的无缝集成。文章详细介绍了MCP的核心原理、开发流程和调试方法，并提供了Node.js+TS的代码示例，包括环境配置、服务搭建和客户端调用。

摘要：本文系统梳理了AI智能体（Agent）的定义、架构和开发实践。当前Agent领域尚无统一定义，但普遍认同其核心在于"agentic"（自主智能属性）。架构上分为工作流（预定义任务）和自主智能体（动态决策）两类，开发时应根据场景需求选择。文章详细分析了Agent系统的组成模块（规划、记忆、工具使用等），介绍了主流开发框架和平台，并总结了开发中的常见问题及解决方案。强调开发原

区块链是分布式数据存储点对点传输共识机制加密算法等计算机技术的新型应用模式。是比特币的一个重要概念，它本质上是一个去中心化的数据库，同时作为比特币的底层技术，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块。区块链起源于比特币，2008年11月1日，一位自称中本聪(Satoshi Nakamoto)的人发表了《比特币:一种点对点的电子现金系统》一文 [4]，阐述了基于P2P网络技术、加密技术时间戳技术、区块

​Deno支持Chrome、边和Node. js使用的V8检查器协议。这使得使用ChromeDevTools或其他支持该协议的客户端（例如VSCode）调试Deno程序成为可能。要激活调试功能，请运行Deno，并使用--ynch-wait或--execy-brk标志。通过--inspect标记，允许在任何时间点附加调试器，--inspect-wait标记将等待调试器附加并开始执行代码，--insp

你的脚本就在 Node 另外一个进程中随着 --debug-brk 启动了起来，并且初始化的 Node 进程运行 _debugger.js 脚本连接上你的目标。在版本 7 以及更早的版本使用 --debug 或 --debug-brk 开关启动调试时，Node.js 侦听由中断定义的调试命令，TCP 端口上的 V8 调试协议，默认为 5858。使用中间进程ChromeDevTools调试Node.

LangChain是一个用于开发由语言模型提供支持的应用程序的框架。上下文感知：将语言模型连接到其他上下文源（提示说明、少量示例、响应内容）推理：依靠语言模型进行推理（关于如何根据提供的上下文回答，采取什么行动等）

Web Storage API 提供了存储机制，通过该机制，浏览器可以安全地存储键值对，比使用 cookie 更加直观。

在使用标签中使用target属性，当值设置为“_blank”攻击者会针对`window.opener`API进行恶意行为的攻击，有可能导致钓鱼安全漏洞问题。例如，以下示例使用的`target`属性，但是没有设置`rel`属性。