本文深入解析LangChain官方OpenDeepResearch项目，通过源码分析详细对比Graph工作流与Multi-Agent多智能体两种架构的设计思路与核心节点。从复杂项目中掌握智能体开发技巧

随着 AI 原生浪潮的到来，智能体（Agent）正成为企业创新的新引擎。然而，在生产环境中大规模落地 Agent，却面临开发复杂、运维困难、成本高等挑战。

既然我们已经配置好环境，并且准备好了具有挑战性的知识库，那么接下来合乎逻辑的步骤就是构建一个标准的普通检索增强生成（RAG）管道。这具有至关重要的作用…… 首先构建一个尽可能简单的解决方案，我们可以针

自主运行的 AI Agent 开拓了企业智能化场景，通过定时触发、事件响应和人工协同机制，为业务带来高效、精准的自动化能力。借助 Spring AI Alibaba 框架，开发者可快速构建定制化 Ag

今天要介绍的RAGFlow，正是一款将前沿RAG与Agent能力深度融合的开源引擎——无论是个人搭建知识库，还是企业级部署，它都能帮你快速将复杂数据转化为生产级AI系统。

Embedding虽然只是“语言输入层”，但它决定了机器能否“听懂人话”。从词频统计到语义建模，再到上下文理解，这条演化之路，正是NLP智能化的缩影。

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在过去几年中，检索增强生成 (RAG) 的生态系统已经蓬勃发展。互联网上出现了越来越多旨在帮助开发者构建 RAG 应用的开源项目。

在RAG检索增强系统中，有一个很重要的概念就是语义相似度检索，其流程根据用户问题先去知识库中检索相关文档，然后再丢给模型做增强。

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大家好，我是双越老师。本文翻译一篇国外文章《高效构建 Agent 智能体》，解读智能体常见的几种 workflow 形式。欢迎收藏点赞～

模型带来了意识和自主性，但在输出结果的确定性和一致性上降低了。无论是基础大模型厂商，还是提供开发工具链和运行保障的厂家，本质都是希望提升输出的可靠性，只是不同的团队基因和行业判断，提供了不同的实现路径

GitHub宝藏多，最近发现了一个超级神器，是Datawhale出品的免费开源项目 happy-llm，这个项目在几个月内就斩获了19.9k Star。

今天为大家推荐一个GitHub开源项目awesome-llm-apps，一个AI应用大全，由谷歌云高级AI产品经理Shubham Saboo创建并维护。目前项目已斩获72k Star

推理模型发展正盛，著名 AI 技术博主 Sebastian Raschka 也正在写一本关于推理模型工作方式的新书《Reasoning From Scratch》。

本文系统阐述了在当前 Agentic AI 技术快速发展的背景下，如何构建一个可靠、高效且可落地的 AI Agent 应用。

本期分享梳理了现有的12项Agent开发框架并将其归类为四大类：低代码平台、基础编程范式、高级代码框架和智能体框架。本期分享旨在通过梳理这四类框架的特性与适用场景，为开发者的技术选型提供清晰指南。

今天我们来系统梳理AI智能体架构设计的九大核心技术，这些技术构成了现代AI应用开发的核心框架，涵盖从基础推理到多智能体协作、从数据处理到人机交互的关键层面。欢迎各位指正交流。 一、AI 智能体（AI

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