本文通过10张图和生动的生活比喻，帮助大人向孩子解释AI的核心概念。每张图聚焦一个关键问题，涵盖大模型、Token、上下文窗口、提示词、Transformer、RAG、Agent、Embedding、幻觉与温度、安全等核心概念。文章不仅解释了AI的基本原理和工作方式，还提供了"万能提示词模板"，帮助读者正确理解和使用AI技术，避免常见误区。寒假在家，估计AI一定是会讨论的话题，如果孩子突然来一句：

本文针对长周期Agent落地中的上下文丢失和任务完成误判问题，提出三大解决方案：双Agent架构实现任务拆解与增量开发；基于Milvus向量数据库的语义检索机制保障跨会话状态恢复；测试驱动的端到端验证确保功能完整可用。通过LangGraph和Milvus协同工作，构建"短期记忆+长期记忆"系统，使Agent能可靠完成复杂长周期任务。

文章介绍了多智能体系统(MAS)的概念和在LangChain中的五种实现模式，包括Subagents、Handoffs、Skills、Router和Custom workflow，并通过两个实际案例展示了如何构建搜索智能体。多智能体系统通过群体智能突破单智能体能力边界，适合处理复杂、动态任务，但并非所有问题都需要多智能体，许多可通过优化提示和工具调用解决。

文章介绍智能客服Agent的设计哲学与实现方法，强调"拒绝闲聊，追求收敛"的核心理念。详细阐述风险分层架构设计、三层状态管理模型（业务状态、对话状态、语义状态）、模糊意图处理策略，以及工程化交付标准。指出优秀的客服Agent是严谨的业务工作流AI智能体系统，而非简单聊天机器人，需通过可观测性、兜底机制和SLA保障确保系统稳定性。大家好，我是玄姐。

文章介绍智能客服Agent的设计哲学与实现方法，强调"拒绝闲聊，追求收敛"的核心理念。详细阐述风险分层架构设计、三层状态管理模型（业务状态、对话状态、语义状态）、模糊意图处理策略，以及工程化交付标准。指出优秀的客服Agent是严谨的业务工作流AI智能体系统，而非简单聊天机器人，需通过可观测性、兜底机制和SLA保障确保系统稳定性。大家好，我是玄姐。

文章介绍了MemOS智能体记忆开源项目，重点展示了其基于Graph的记忆"图谱"能力，包括记忆存储、检索和自动重组功能。详细讲解了如何通过Middleware机制将MemOS集成到LangChain框架，实现无侵入式记忆增强，赋予AI Agent长期记忆与知识积累能力，超越会话级上下文管理限制。MemOS 是一款具有独特设计理念的智能体记忆（Memory）开源项目。

合合信息 “大模型加速器 2.0” 的推出，无疑为大模型应用领域带来了新的曙光。其在文档解析、图表处理、溯源功能以及知识库构建等方面的创新与升级，切实解决了行业内诸多痛点问题。从技术实力上看，无论是对复杂版面的精准解析，还是图表数据的 “逆还原”，都展现出其强大的处理能力，有效降低了大模型的 “幻觉” 风险，为数据的可靠性提供了坚实保障。而溯源功能更是让大模型的黑箱操作变得透明，增强了用户对大模型

最近我在知乎看到很多这样的问题：“我30岁学编程还来得及吗?你知道吗？在日本，有一位老奶奶若宫雅子火遍了全世界。60岁开始自学计算机，81岁开始自学swift，84岁高龄成为全球年龄最大的独立开发者，仅用6个月时间就成功开发并上线了一款应用。她用亲身经历告诉我们：年龄从来都不是问题。科技不是年轻人的专利，年龄也不是编程的障碍，只要你敢做，任何时间都不算晚。

在 Python 中，第三方库 Pandas 是数据清洗、处理、分析中的主力工具，几乎所有基于表格数据的需求都能在 Pandas 中得到实现，这也是 Python 语言在数据分析领域独占鳌头的一大因素。在上期技术文章中，我们介绍了 Pandas 中的数据选取功能，这为我们未来批量处理数据打下了良好的基础，本期文章我们将继续介绍 Pandas ，学习处理表格数据十分常用的数据筛选功能。

摘要检索增强生成（RAG）是一种强大的技术，通过从外部来源检索额外信息（如知识、技能和工具）来增强下游任务的执行。图谱由于其固有的“由边连接的节点”特性，编码了海量的异构和关系信息，使其成为RAG在巨大现实世界应用中的黄金资源。因此，我们最近见证了越来越多的关注点在于将图谱配备给RAG，即GraphRAG。然而，与传统的RAG不同，后者可以在神经嵌入空间中统一设计检索器、生成器和外部数据源，图谱结