前言 在前面的内容中，我们已经使用create_react_agent快速搭建了一个Agent，但Agent究竟是什么？它的工作原理又如何呢？本文将深入探讨Agent的构成、工作流程、结构特点以及入参

Tranformer现如今无论是在CV还是NLP，甚至现在非常或的LLM领域都非常重要！该架构是谷歌在2017年《Attention is all you need》中提出的，下面将分析

在上一篇文章中，我们深入分析了 Chat2Graph 中算子与推理机的协作机制，以及双模推理机的设计原理。今天，我们将继续深入源码，从推理机如何调用大模型开始，详细介绍 Chat2Graph 的工具系

大家好，我是小肥肠，专注 AI 干货知识分享！今天手把手教你用 Coze一键生成10w+历史故事哄睡视频，全流程保姆级拆解，感兴趣就往下看！！

经过昨天的学习，我们了解了智能体的三大核心组件：角色、推理机和工作流。角色用于对智能体的专业能力、任务范围和操作限制进行描述，帮助 Leader 更好地分配任务；工作流则是通过将多个算子按照 DAG

前言 22年OpenAI横空出世的时候，大家都觉得非常惊艳，也都在因AI以后将代替人类的言论而感到焦虑。 但是当多数人体验下来之后，并没有认为AI有传说中的那么神奇，无所不能，很多AI效果都是在宣传时

今天就从前端视角出发，用 LangGraph（JS 版）手把手实现一个 ReAct 智能体 —— 这是 AI Agent 的基础模式，也是掌握复杂智能体的第一步。哪怕你只懂基础 JS，跟着步骤走也能做

而本篇文章将进一步深入，重点讲解如何借助 ADK 中的 Agent，以 MCP 客户端的形式调用外部 MCP 工具的能力，配合 Gemini 大模型，实现智能 Agent 的工具链集成。话不多说，我们

Agent（智能体）比较权威的定义出自 Stuart Russell 与 Peter Norvig 的《Artificial Intelligence: A Modern Approach》(1995