文章介绍了优先级排序模式在AI系统中的应用，通过LangChain和LangGraph框架实现了智能邮件处理系统。该系统利用大模型(LLM)的推理能力，将定性的邮件内容转换为定量分数和分类，实现智能决策。核心要素包括评估标准定义、任务评估、选择逻辑和动态调整机制，使AI系统能够在资源有限的环境中高效处理多任务，展现出类似人类的智能决策能力。

2025 年被公认为企业级 AI Agent 落地的关键拐点，企业对 AI Agent 的态度从 “尝试性探索” 转向 “规模化应用”，技术叙事让位于实际业务价值。美国通信 API 服务机构 Plivo 的调研显示，超六成企业将 AI Agent 列为未来 12 个月的核心布局方向，“结果导向型” 采购模式兴起，RaaS（结果计费）正逐步取代传统 SaaS（功能交付）。想要打造 “能干活、可落地”

居然是这个画风：紧接着，开学没几天，央视新闻都报道了新型学习法，影响力持续扩圈中。这几天还到处流传着这样一份指南。可见，学生和家长们想把AI用好的心情也是很急迫了。不过随之而来的也有一些问题，比如经典的“服务器繁忙，请稍后再试”。以及开学了，不方便用电脑，也不方便用手机等等……面对学生和家长这种需求，手快的厂家已经迅速研发。你没看错，只需一支“笔”，就能DeepSeek强大的功能。下面请看VCR：

最近一年，LLM展示了强大的能力，但是面对幻觉、最新的知识以及复杂任务时往往略显不足。RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）通过集成外部知识库来解决类似问题，取得了很不错的效果。

**之前的趋势是**，**大模型重塑一切，现在的趋势是什么任务都可以用Multi agent重做一遍**，所以，针对这个点，选择知识图谱构建这个任务，来看看几个代表性的多智能体思路。

大型语言模型（LLMs）是一种以自然语言形式封装大量知识的人工智能系统。这些系统擅长许多复杂的任务，包括创意写作、讲故事、翻译、问答、总结和计算机代码生成。尽管LLM已经在自然科学中得到了初步应用，但它们在推动科学发现方面的潜力在很大程度上仍未得到探索。在这项工作中，我们介绍了LLM4SD，这是一个框架，旨在通过综合文献中的知识和从科学数据中推断知识，利用LLM来推动分子性质预测中的科学发现。LL

终于，5202年了，手机助手也乘着AI的快车，变得越来越好用了！不仅内置了多模态大模型“大脑”，拥有超强的思考和对话能力，还长出了“眼睛”，可以看到屏幕内外的世界。实际上，这正是此时此刻AI手机正在呼唤的一种全新交互方式，期待拉近人与设备之间的距离，期待。手机之所以是现在这个形态，主要为了适应多点触控的交互方式，从乔布斯时代、从触屏诞生的那段时间开始就没有过改变。但能够，和人沟通交互、理解并执行指

我们知道，检索增强生成 RAG 通过整合外部知识库与生成模型，有效缓解了大模型在专业领域的知识局限性。传统的知识库以文本为主，通常依赖于纯文本嵌入来实现语义搜索和内容检索。

检索增强生成（RAG）是一种将LLM（大型语言模型）集成到商业用例中的突出技术，它允许将专有知识注入LLM中。本文假设您已经了解RAG的相关知识，并希望提高您的RAG准确率。

想象一下，今天的互联网就像一个巨大的图书馆或商场——人类用户需要亲自搜索信息、比较商品、填写表单、完成交易。我们习以为常的“点击-浏览-操作”模式，本质上是 **人类在“伺候”机器**。