Reasoning without Observation的核心思想是，首先针对用户的目标提出一系列具体的操作，之后依次完成各个操作，期间不存在反思, 执行完所有计划后总结得到结果。

LangGraph是一个专注于构建有状态、多角色应用程序的库，它利用大语言模型（LLMs）来创建智能体和多智能体工作流。

"检索增强生成”（RAG）系列教程2：该教程介绍了如何对RAG的查询部分进行优化。

"检索增强生成”（RAG）系列教程3：Routing 路由模块，即怎么将用户问题连接到最相关的数据源。

《12-Factor Agents》提出了一套AI应用开发方法论，借鉴传统软件工程的12-Factor原则，解决LLM应用从原型到生产的关键挑战。文章重点阐述了三个核心实践：1）将自然语言转化为结构化工具调用，确保决策可控性；2）强调自定义提示词的重要性，需像代码一样管理提示词模板；3）构建完整上下文窗口，整合指令、历史数据和工具调用结果。这些实践旨在提升AI应用的可靠性、可维护性和可部署性，为生

GPT-5提示工程实用指南 OpenAI最新发布的GPT-5在代理任务、编码能力及可控性方面实现重大突破。本文基于官方指南，提炼关键使用方法： 智能体核心设计：专为工具调用和长期上下文优化，建议使用Responses API保持推理状态持续性 自主性控制： 通过reasoning_effort参数调节思考深度（minimal/medium/high） verbosity参数控制输出详略程度 场景化

使用Linux部署，使用Windows远程开发，可以提升开发效率，以及项目运行的稳定性。

本项目旨在开发一个概念验证（Proof-of-Concept）级别的智能医疗诊断问答应用。用户可以通过一个简洁的Web界面输入自己的症状，系统将调用后端API服务。该服务负责与一个强大的大语言模型进行交互，分析用户输入，并提供初步的诊断建议和相关信息。整个应用将完全部署在openEuler操作系统之上，以验证其作为AI应用承载平台的能力和稳定性。

"检索增强生成”（RAG）系列教程1：该教程介绍了如何从头开始构建RAG应用。

这篇文章提出了一种名为PEACE的框架，旨在通过多模态大语言模型（MLLMs）增强地质图的全方位理解。