从零构建大模型智能体，覆盖推理链、工具调用、知识检索与多智能体协作，结合理论与可运行代码，助你掌握可控、高效、可解释的智能体全栈实现。

⭐ 作者提出了Conan-Embedding模型，提出在训练过程中动态挖掘更好的难负样本的方法，取得了SOTA结果。

本文通过完整实战示例深入讲解 OpenAI Function Calling，展示大模型如何自动选择并调用工具，打通 AI 与真实业务系统的数据与能力，实现更智能的应用构建。

本文介绍了通用极简智能体 `SimpleAgent`，结合语言理解与外部工具调用（如搜索、计算），可自动判断何时使用工具并整合结果。文章提供完整示例，展示从输入到工具调用再生成答案的完整流程，帮助快速掌握可扩展智能体构建方法。

从零构建大模型智能体，手把手解析推理链、工具调用、记忆与规划，实现可控、高效、可解释的全栈智能体系统。

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本文深入探讨其核心原理与实现方式，展示如何通过工具调用与推理结合，优化复杂任务的处理流程。探索智能体的新思维模式，带你领略人工智能的创新应用！

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当大模型开始自己决定搜索、计算、调用工具，Agent 就不再是提示词工程。本文手把手实现一个 支持多跳推理与 Function Calling 的 Agent，完整拆解消息协议、工具执行与循环控制。想真正“把 Agent 跑起来”，别错过。

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