微软Teams通过MCP协议实现深度集成第三方应用，该协议优势主要体现在：1）统一接口标准，实现多端兼容；2）基于JSON-RPC 2.0协议，支持跨平台复用；3）协议层解耦设计，使模型与工具可独立迭代。这些特性打破生态壁垒，推动AI生态互联互通，实现"模型可换、工具可换、业务不换"的灵活协作。

本文深入分析了GraphRAG技术如何突破传统RAG架构的瓶颈，提升企业级Agent的数据洞察能力。传统RAG虽能解决基础问答需求，但在处理复杂关系和全局性问题时存在局限。GraphRAG通过引入知识图谱技术，将非结构化数据转化为结构化认知，实现了从数据检索到推理洞察的质变。文章详细阐述了GraphRAG的技术原理、优势（如多跳推理能力、全局分析能力）以及面临的工程挑战（构建成本、图谱质量维护等）

RAG（检索增强生成）摘要 RAG通过结合检索系统与大模型，实现了"先查资料再回答"的智能模式，有效提升回答准确性和可信度。本地部署大模型时，建议叠加RAG技术以获得更专业的领域知识响应。实现流程包括：语料准备→清洗分块→向量化→检索→重排→生成回答。 关键步骤： 收集整理代码/文档语料，按功能逻辑分块 构建本地向量库（FAISS）和BM25索引 混合检索策略（向量+关键词）获

文章摘要： 本文探讨了应用从无状态到有状态的演变过程，重点分析了HTTP协议的无状态特性及其局限性。通过餐厅点餐的类比，解释了无状态和有状态系统的核心区别：前者处理独立请求，后者能记忆历史交互。文章指出，基础大语言模型(LLM)如GPT-3/4本质是无状态的，但通过上下文窗口管理、记忆存储等技术，上层应用(如ChatGPT)可实现有状态体验。有状态LLM适用于多轮对话、个性化推荐等场景，能提供更连

本文介绍了如何搭建本地MCP服务的完整流程。首先通过uv工具初始化Python项目并安装MCP包，然后使用FastMCP SDK开发了一个查询天气的MCP Server工具。文章详细演示了调试过程，包括使用MCP Inspector测试工具功能，以及通过Cherry Studio客户端连接本地MCP服务的配置方法。最后还展示了如何编写自定义MCP Client来连接本地MCP Server。整个流

本文探讨了LLM系列中的Deep Research技术，分析了其从纯推理到研究型推理的演进过程。文章指出传统LLM存在信息过时和幻觉问题，而Deep Research通过模块化架构（包括查询分解、动态规划、信息检索和执行引擎）实现了更可靠的研究能力。详细比较了线性规划（CoT、Self-Ask）与多路径规划（ToT）方法的优劣，强调Deep Research通过主动审查外部信息、多步骤验证和自我批

摘要 状态空间模型（SSM）作为一种新型架构，正在挑战Transformer在AI领域的地位。如Mamba和VisionMamba等模型已证明其在NLP和CV任务中的高效性。SSM采用线性计算复杂度机制，通过状态转移和输出方程处理序列数据，特别适合长文本处理。其关键创新在于利用零阶保持技术将离散信号连续化，并引入专家混合技术优化计算效率。相比Transformer，SSM在保持性能的同时显著降低了

摘要：MCP代码执行优化方案显著提升AI Agent效率 Anthropic提出的Model Context Protocol(MCP)为解决AI Agent连接外部系统的性能瓶颈提供创新方案。传统工具调用方式面临两大核心问题：工具定义占用过多上下文空间(数十万tokens)和中间结果重复加载导致效率低下。通过将MCP服务器呈现为代码API，实现从"AI直接调用工具"到&quo

本文详细介绍了构建生产级RAG（检索增强生成）系统的7层技术架构：1）前端框架（如NextJS）负责用户交互；2）LLM编排框架（如LangChain）协调工作流程；3）开源大语言模型（如Llama）；4）检索排序工具（如FAISS）优化上下文质量；5）向量数据库（如Milvus）存储数据向量；6）嵌入模型（如SentenceTransformers）转换文本为向量；7）数据处理工具（如Airfl

本文提出了一种深度思考的Agentic RAG Pipeline架构，用于解决传统RAG系统在处理复杂多跳查询时的局限性。该系统通过六个关键步骤实现：计划分解、自适应检索、结果精炼、反思积累、策略决策和最终综合。文章详细介绍了从环境配置、知识库获取到多阶段检索管道构建的完整实现过程，包括使用工具感知规划器分解问题、混合检索策略、交叉编码器重排序等技术。通过引入代理的自我批评和控制流机制，系统能够动