本文介绍了如何将MCP（多工具调用协议）集成到智能体系统中。首先阐述了两种创建MCP服务的方法：本地服务和远程服务，分别通过Python示例展示了实现计算器工具和搜索引擎工具的步骤。然后详细说明了智能体如何连接MCP服务并获取工具列表，最终将这些工具集成到基于LangGraph构建的聊天机器人中。整个过程包括MCP服务的安装、创建、部署以及与智能体系统的对接，为实现智能体工具调用的标准化提供了完整

针对open webui中的一次补足请求进行分析，包括链路中涉及的所有方法、请求应答报文和websocket收发的数据。暂不涉及知识库、推理、function calling、过滤、搜索、多模态等功能。

本文介绍了多智能体系统的概念与架构设计。针对单智能体存在的扩展维护困难、上下文理解不足等问题，提出了借鉴微服务思想的模块化多智能体方案，具有模块化、专业化和可控性优势。重点阐述了五种多智能体架构：网状架构（全连接）、监督者架构（中心控制）、基于工具调用的监督者架构、层次架构（多层监督）和自定义混合架构。通过LangGraph框架的Command机制实现了智能体间的内部交接和跨智能体交接，并提供了P

用户可自主手动管理一些希望大模型能够记忆的内容，进而增强大模型的能力，满足用户个性化的需求。本文将对open webui的记忆功能的使用进行讲解，然后对相关源码进行分析。

LangChain中间件提供对Agent执行流程的细粒度控制，类似AOP机制。预制中间件包括：对话历史汇总、人机交互审核、模型调用限制、敏感信息过滤等10余种功能。开发人员可通过注解方式自定义中间件，支持在Agent执行各阶段插入逻辑（如调用前验证、调用后处理）。多个中间件按注册顺序依次执行，支持动态跳转控制流程。这些中间件可增强Agent的日志跟踪、安全防护、性能优化等能力，同时提供灵活的扩展机

本文分析了对话请求的处理流程，主要包含以下内容： 请求入口为/threads/{thread_id}/runs/stream端点，接收包含消息内容和流模式参数的JSON请求。 系统使用Redis的PUB/SUB机制实现请求方和处理方的解耦，确保实时性。核心方法为 stream_run，在stream_run中创建run记录并订阅对应的频道 ，然后从频道中获取发布的数据并以流式应答返回。

本文分析了langgraph-api后台任务的完整处理流程。基于FastAPI的lifespan功能，系统通过queue_with_signal()启动后台任务，采用令牌桶机制控制并发。当请求到来时，任务从Redis队列获取数据，调用worker()处理请求，通过astream_state()生成响应流，最终通过Runs.Stream.publish()将结果发布到指定Redis频道。整个过程实现

本文基于langgraph服务和Agent Chat UI搭建一个简单前后端配合的Agent。

本文介绍了LangChain 1.0中基于LangGraph图构建的Agent系统。主要内容包括：1) Agent的创建过程，通过整合搜索和数学计算工具；2) 工具调用的ReAct模式，展示查询两国人口比率的完整交互流程；3) 错误处理机制，可自定义工具异常提示；4) 动态模型选择功能，根据上下文切换不同AI模型；5) 提示词定制方法，支持静态和动态系统提示；6) 结构化输出能力，可定义JSON或

OpenWebUI中的Functions是一种轻量级、可定制的Python插件，用于扩展平台功能。Functions分为三种类型：PipeFunction（自定义模型）、FilterFunction（数据处理）和ActionFunction（界面按钮操作）。本文重点解析了ActionFunction的使用流程，包括从社区导入、代码检查到实际应用的全过程。以SaveOutputs函数为例，该功能可将