本文介绍了深度智能体的增强功能，主要包括：1）文件系统访问能力，包含6个类Linux命令工具；2）智能管理工具调用结果，避免上下文窗口饱和；3）可插拔的持久化后端，支持多种存储策略；4）任务委托功能，支持创建子智能体实现并行处理；5）对话历史汇总机制，自动压缩令牌数量；6）工具调用断链恢复功能，确保消息序列完整性；7）结构化待办事项跟踪系统；8）人机回环功能。这些增强使深度智能体具备更强大的文件处

本文介绍了深度智能体的增强功能，主要包括：1）文件系统访问能力，包含6个类Linux命令工具；2）智能管理工具调用结果，避免上下文窗口饱和；3）可插拔的持久化后端，支持多种存储策略；4）任务委托功能，支持创建子智能体实现并行处理；5）对话历史汇总机制，自动压缩令牌数量；6）工具调用断链恢复功能，确保消息序列完整性；7）结构化待办事项跟踪系统；8）人机回环功能。这些增强使深度智能体具备更强大的文件处

Open WebUI+Ollama+本地LLM是大模型本地化部署典型落地手段，其实Open WebUI并非一定与Ollama配套，可以直接与在线的大模型比如openai、deepseek等结合使用。本文仅介绍通过简单的配置，实现Open WebUI与deepseek的结合。左上角显示新增加的模型。前提条件：先申请deepseek的API key。（3）选择【外部连接】，进入管理直接连接页面。（4）

DeepAgents是LangChain发布的用于构建深度智能体的库，能够处理复杂多步任务。它支持任务规划、子智能体调用和文件系统管理，适用于需要多步骤分解、大上下文管理和跨对话记忆的场景。开发者可通过配置模型（如千问）、定制系统提示词（如史学研究专家角色）和集成工具（如Tavily搜索工具）来构建智能体。

DeepAgents是LangChain发布的用于构建深度智能体的库，能够处理复杂多步任务。它支持任务规划、子智能体调用和文件系统管理，适用于需要多步骤分解、大上下文管理和跨对话记忆的场景。开发者可通过配置模型（如千问）、定制系统提示词（如史学研究专家角色）和集成工具（如Tavily搜索工具）来构建智能体。

本文介绍了OpenWebUI知识库组件的创建和使用方法。知识库用于存储结构化信息，使系统响应更个性化。

本文探讨了智能体开发中的上下文工程问题，提出了上下文分类框架和优化方法。主要内容包括上下文分类和上下文工程。通过上下文工程使大模型能够接受到恰当的数据，从而提高智能体的可靠性。

本文探讨了智能体开发中的上下文工程问题，提出了上下文分类框架和优化方法。主要内容包括上下文分类和上下文工程。通过上下文工程使大模型能够接受到恰当的数据，从而提高智能体的可靠性。

本文探讨了智能体开发中的上下文工程问题，提出了上下文分类框架和优化方法。主要内容包括上下文分类和上下文工程。通过上下文工程使大模型能够接受到恰当的数据，从而提高智能体的可靠性。

LangChain智能体系统提供了两种协同模式：工具调用模式（中心化架构）和交接模式（去中心化架构）。工具调用模式由主智能体控制子智能体作为工具使用，适合需要集中控制的场景；交接模式则允许智能体平等交互，适合复杂对话场景。两种模式可结合使用形成混合架构。实现多智能体协调的关键是上下文工程，包括数据可见性控制、定制提示词、管理推理步骤和定义输入输出格式。文章详细展示了工具调用模式的实现过程，包括定义