本文介绍了Coze平台中变量与长期记忆两大核心功能。变量用于动态存储用户信息；长期记忆则记录对话历史。笔者通过实战示例，展示了如何配置和使用变量和长期记忆提升智能体的服务体验。

火山引擎 AICC 机密计算迎来新升级，发布支持 MCP 的可信方案——Trusted MCP，并进行开源！

火山引擎 **AICC 机密计算**应运而生，通过为企业搭建“云端大模型安全屋”，实现公有云环境下敏感数据流转和计算的全链路安全。

MCP 由许多部分组成。 简而言之，客户端与服务器之间通过 JSON-RPC（JavaScript Object Notation – Remote Procedure Call） 消息进行交互。JS

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

大家好，我是小肥肠，专注 AI 干货知识分享！今天给带来的是n8n入门教程，基于抖音分享链接，提取出无水印的真实视频地址和视频中的文案。想要学习的读者赶紧码住跟练哦~

一、MCP Sampling：让大模型学会“精准提问” 1.1 采样原理拆解 核心作用：解决传统情感分析中“上下文缺失”和“动态场景适应”难题 关键优势： 人工审核机制：拦截敏感内容（如政治言论） 动

大家好，我是小肥肠，专注 AI 干货知识分享！今天给带来的是n8n入门教程，基于热点抓取MCP Server和MD2Card服务将热点内容一键生成为精美的小红书风格图文卡片，并自动保存到本地磁盘。

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。

一、MCP 是什么？ Model Context Protocol (MCP) 是 Anthropic 推出的开源标准协议，用于连接 AI 应用与外部系统。如果用一个形象的比喻，MCP 就像是 AI

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

Windows-MCP.Net ，跟着官方文档一步步来，可以跑起来直接用。可想要本地调试Tools该怎样操作呢？

Claude不再只是一个聊天机器人，而是成了我的项目助手。它能读取代码、分析日志、管理文档，甚至帮我写测试用例。这种感觉就像是给AI装上了一双能够触及现实世界的手。

一、MCP协议：大模型与外部系统的“神经枢纽” 核心价值 解耦设计：大模型（Client）专注推理决策，外部操作（Server）交给工具执行 动态扩展：新增工具无需修改模型代码，通过JSON-RPC标

本文详细演示如何利用LangGraph构建包含任务规划、网络搜索和报告生成三个智能体的DeepResearch应用，并完成前后端一体化部署。通过图结构封装和多节点协同实现问题输入到研究报告生成的全流程

当LangChain成为技术债：你的AI架构还撑得过明年吗？ 引言 在过去的18个月里，LangChain无疑成为AI工程领域的耀眼明星——GitHub星标爆炸性增长、开发者峰会座无虚席、各种基于La

一、MCP vs Function Call：本质差异与协议优势 核心能力对比 协议层创新： 关键突破：通过context字段实现跨工具会话状态保持，解决复杂任务中的信息孤岛问题。 二、环境配置：跨平

本文详解Coze消息卡片功能，涵盖官方单条/列表卡片的配置方法，并演示自定义卡片从布局设计、变量配置到数据绑定循环渲染的全流程。通过NBA新闻助手案例，展示插件数据与卡片模板的融合，实现信息结构化展示

本篇系统介绍了DeepResearch技术，阐述了其通过大规模检索与流程编排解决大模型幻觉和长文本生成难题的核心机制，详细梳理了四种主流架构模式及多家科技巨头的技术路线，同时总结当前面临的挑战与机遇。