在LangGraph实战的实践中，很多开发者容易陷入「先学概念再落地」的误区。真正有效的方式是：从具体问题出发，逐步构建解决方案。这篇文章会先给出真实场景，再拆解技术方案，最后给出落地方法和检查清单，确保看完就能用。

在LangGraph实战的实践中，很多开发者容易陷入「先学概念再落地」的误区。真正有效的方式是：从具体问题出发，逐步构建解决方案。这篇文章会先给出真实场景，再拆解技术方案，最后给出落地方法和检查清单，确保看完就能用。

本文介绍基于Coze平台开发的面试官智能体项目，采用Multi-Agent架构和低代码开发模式，实现简历评估、面试录音分析和面试题生成等功能。项目整合OCR、ASR、RAG等技术，支持多模态数据处理和私有化部署，提供完整端到端用户体验。适合零基础学员学习，解决求职者痛点，市场需求旺盛，是AI应用开发的热门方向。

近年来，多模态大语言模型已经能够同时理解图像和文本，并在许多视觉问答任务中表现出很强的能力。比如用户给模型一张图片，再问一句“这是什么建筑？”“图中的动物生活在哪里？”模型通常可以给出看似合理的回答。

AI Agent（人工智能体）是一种**具备自主决策能力的智能系统**，它以大型语言模型(LLM)为核心，能够主动感知环境、分析问题、规划行动并执行任务。与传统被动响应式AI不同，Agent能够根据任务目标自主选择执行路径，无需人类全程干预。

在大模型与智能体应用场景层出不穷的今天，作为一名不断学习的信息化数字化从业者，我们可以实践一下AI Agent基本开发流程，理论联系实践，以加深我们对AI Agent的了解。

人类拥有视觉空间智能，可以通过连续的视觉观察记忆空间。然而在百万规模的视频数据集上训练的多模态大语言模型（MLLMs）也能从视频中拥有 “空间思维 ”吗？本文提出了一个新颖的基于视频的视觉空间智能基准（VSI-Bench），其中包含 5,000 多对问答，结果发现 MLLMs 表现出了具有竞争力的视觉空间智能，尽管这种智能还达不到人类的水平。

MAS-GPT通过让大模型自动生成针对特定问题的多智能体系统（MAS），在8个基准测试上平均性能超越10种主流方法，推理时间仅为传统多智能体方案的1/8，开创了AI从"使用工具"到"创造工具"的新范式。

本文系统介绍AI智能体低代码平台开发方法与实践，分析Dify、n8n和Coze三大平台的核心特点与适用场景。低代码平台通过图形化模块化设计，显著降低技术门槛，提升开发效率，提供可视化调试体验。针对不同需求：Coze适合快速原型验证和非技术用户；Dify适合企业级应用和复杂业务逻辑；n8n适合深度业务集成和自动化流程。低代码平台与代码开发形成互补，是智能体工程化的最佳实践。

本仓库包含一系列 LangChain 教程，根据模块组织，并参考了官方 LangChain 文档。