如果你两年前问这个问题，我的回答会是：“先学两年 Python 再说。但 2026 年，情况完全不同了。变化一：工具链成熟了。Claude Code、扣子 3.0、字节 Trae Work……这些工具把原本需要写代码的环节，变成了自然语言对话。小米甚至开源了 AI 编程助手 MiMo Code，让普通人也能用 AI 写 AI。变化二：学习资源爆发了。两年前你学 Agent 开发，得啃英文文档、看国

本文将记录并分享在WSL中通过Ollama和CherryStudio搭建本地大模型，以及将本地模型集成到VsCode的AI助手的具体过程。

探秘AI 智能体应用架构设计全流程剖析：一次请求到底经过了哪些关键步骤？

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摘要： MCP（模型上下文协议）是Anthropic推出的开放标准，旨在简化大模型（LLM）与外部工具/数据的交互。它通过标准化接口实现“即插即用”功能，降低非技术用户调用工具的门槛。MCP采用客户端-服务器架构，提供资源、提示和工具三类服务，将复杂集成转化为标准化流程（如Text-to-SQL场景）。实际案例中，开发者可通过MCP为AI代理动态扩展能力（如GitHub仓库搜索）。与Functio

在人工智能的应用实践中，**检索增强生成（RAG）系统**已成为处理简单信息查询的成熟方案——它能通过检索外部知识库获取精准信息，快速生成与上下文高度匹配的回答，有效解决了大模型“知识过时”“幻觉生成”等基础问题。然而，随着AI应用向复杂场景（如多步骤任务规划、动态流程协作、长周期决策支持等）深入，仅靠RAG的“单次检索-单次生成”模式已难以满足需求：我们迫切需要一种能实现**多步逻辑推理、实时保

在本篇文章中，我们将基于 LangGraph 构建一个具备自主决策能力的检索代理。这个代理能让大语言模型（LLM）根据用户需求自主判断：是需要从向量库中检索相关上下文辅助回答，还是可以直接响应用户问题。具体实现流程将分为三个核心步骤：准备并预处理用于检索的文档资源，为后续语义理解奠定基础；对文档进行语义搜索索引构建，并开发适配代理的检索工具；搭建融合代理能力的 RAG 系统，使其具备 "何时调用检

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LangChain是大模型工程化的主流框架，提供全链路解决方案，覆盖业务编排、工具调用、知识管理和多模型协作。其核心组件包括Chains、Agents、Memory和Tools，支持智能决策、上下文管理和外部接口调用。通过微服务化部署、异步执行和负载均衡，LangChain实现高并发处理和多模型动态路由，优化延迟、吞吐量和成本。该框架降低了企业AI应用门槛，为复杂任务提供可扩展架构保障。学习资料包

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