本文介绍了如何手写一个精简版ReAct Agent（仅50行代码），深入解析Agent的核心思考-行动-观察循环机制。主要内容包括：1）ReAct框架的三步循环结构（Thought→Action→Observation）；2）代码实现三个关键部分（工具定义、Prompt模板设计、循环执行逻辑）；3）重点剖析了prompt拼接的上下文累积机制和停止条件设计。文章揭示了Agent自主决策的本质：通过强

本文深入解析 LangChain 的核心概念 Chain 和 LCEL 设计哲学。Chain 本质是"数据流水线"，采用声明式编程方式，通过 LCEL 的管道符 | 连接组件，实现数据自动流转。文章详细拆解了 PromptTemplate 的多角色模板设计、Output Parser 的结构化转换功能，以及 Runnable 接口的统一调用方式。同时探讨了如何通过 LCEL 构建顺序与并行工作流，

本文介绍了LangGraph框架如何解决Agent开发中的循环工作流问题。文章首先通过案例说明单次调用的局限性，指出真实场景需要多轮交互的循环机制。然后详细解析LangGraph的三大核心组件：State（状态管理）、Node（处理节点）和Edge（流转逻辑），并重点讲解了条件路由的实现方式，让Agent能自主决策流程走向。此外还介绍了状态持久化和流式执行等实用功能，最后通过一个80行代码的客服机

本文分享了构建企业级RAG系统的架构设计与实战经验。从Demo到生产环境面临并发请求、知识库热更新、低延迟和流式输出等挑战。系统分为四层：查询层（问题重写与意图路由）、检索层（双引擎混合召回与工程优化）、生成层（检索与生成解耦）、知识库更新层（增量索引与原子切换）。重点探讨了查询重写、意图路由、并行检索、结果缓存等关键技术，并总结了模块化设计、优雅降级等实践原则，为企业落地RAG提供了可复用的架构

本文是AI Agent开发系列专栏的开篇，系统介绍了Agent的核心概念和实践框架。主要内容包括： Agent与ChatBot的本质区别：Agent具备感知→规划→行动→反思的完整闭环，能自主解决问题而非被动应答。 自主性五级阶梯：从L1纯问答到L5多Agent协作，详细阐述了不同级别Agent的能力特征和关键技术。 完整Agent系统的7个核心模块：四步闭环（感知、规划、行动、反思）和三层支撑（

RAG技术解析：从文档处理到向量检索 本文系统介绍检索增强生成（RAG）的离线阶段实现，解决大模型知识局限问题。RAG通过文档加载、分割、向量化存储构建知识库，分为离线处理与在线检索两阶段。关键要点： 文档处理：需适配不同格式（PDF/CSV等），分割策略（基础/语义/父子分割）直接影响检索效果，需平衡chunk大小与语义完整性。 向量化：Embedding模型选择（OpenAI/MiniLM等）

本文介绍了LangGraph框架如何解决Agent开发中的循环工作流问题。文章首先通过案例说明单次调用的局限性，指出真实场景需要多轮交互的循环机制。然后详细解析LangGraph的三大核心组件：State（状态管理）、Node（处理节点）和Edge（流转逻辑），并重点讲解了条件路由的实现方式，让Agent能自主决策流程走向。此外还介绍了状态持久化和流式执行等实用功能，最后通过一个80行代码的客服机

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文章摘要（150字） MCP（Model Context Protocol）旨在解决不同大模型（如OpenAI、Anthropic等）工具调用（Function Calling）的私有协议碎片化问题。传统方案需为每个模型适配工具代码（N×M适配），而MCP通过标准化三层架构（Host/Client/Server）实现解耦：工具开发者只需按MCP协议暴露能力，模型通过统一接口调用。MCP不仅支持工具

文章摘要（150字） MCP（Model Context Protocol）旨在解决不同大模型（如OpenAI、Anthropic等）工具调用（Function Calling）的私有协议碎片化问题。传统方案需为每个模型适配工具代码（N×M适配），而MCP通过标准化三层架构（Host/Client/Server）实现解耦：工具开发者只需按MCP协议暴露能力，模型通过统一接口调用。MCP不仅支持工具