DeepAgents是一个基于LangGraph的Python智能体框架，专注于解决复杂多步骤任务处理。核心功能包括：1)内置规划工具自动分解任务并跟踪进度；2)文件系统工具管理上下文防止溢出；3)子智能体生成实现任务委派和上下文隔离；4)长期记忆支持跨会话信息存储。适用于研究分析、代码生成、文档处理等复杂场景，相比传统框架能更好地处理任务分解、上下文管理和并行执行。通过模块化中间件设计，提供规划

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本文介绍了提升大模型提示词效果的进阶技巧，分为结构控制、思维深化和交互策略三大维度。在结构控制方面，建议使用分隔符、结构化输出和包含推理步骤的示例。思维深化技巧包括密度链、情感杠杆和指定思维模型。交互策略则强调翻转提问、批判性反馈和模块化构建。这些方法能显著提高AI输出的质量和准确性，适用于复杂任务处理。

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本文概述了AI Agent交互的核心组件及其编排原则。主要包含六个关键组件：系统提示词（定义角色规则）、用户输入、对话历史、RAG检索、工具调用和助手回复。编排遵循系统提示优先、上下文连续、知识适时注入等原则，对话历史严格按时间顺序排列，采用滑动窗口策略管理超长上下文。完整交互流程展示了从初始化到最终回复的决策路径，包含工具调用循环和RAG检索环节。系统通过动态组合这些组件实现连贯智能的对话体验。

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这份文档是关于 LlamaIndex 的权威指南，内容涵盖从入门到精通的全过程。文档首先对比了 LangChain 和 LlamaIndex 的定位差异，明确 LlamaIndex 在数据处理和检索方面的优势。接着，详细介绍了 LlamaIndex 的核心功能，包括多种数据连接器、索引类型和查询引擎。文档还提供了丰富的 Python 代码示例，涵盖从基础 RAG 到进阶的路由模式、子问题分解、切块

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本文深入解析AI模型API的关键参数设置，帮助开发者优化模型表现。核心参数分为四类：1）采样参数（Temperature/Top P）控制输出随机性，低值适合严谨任务，高值激发创意；2）惩罚参数（Frequency/Presence Penalty）减少重复内容；3）长度控制（Max Tokens/Stop Sequences）管理响应篇幅；4）高级配置（n/Stream/Logit Bias等）

本文深入解析AI模型API的关键参数设置，帮助开发者优化模型表现。核心参数分为四类：1）采样参数（Temperature/Top P）控制输出随机性，低值适合严谨任务，高值激发创意；2）惩罚参数（Frequency/Presence Penalty）减少重复内容；3）长度控制（Max Tokens/Stop Sequences）管理响应篇幅；4）高级配置（n/Stream/Logit Bias等）