深度解析 AI Agent、MCP 与 RAG：原理、区别及应用全景洞察 一、引言 在人工智能蓬勃发展的当下，AI Agent（人工智能代理）、MCP（多智能体协作平台，Multi - Agent C

今天我们分享一个开源项目，它为微调或者RAG而生，将任何非结构化数据转换为结构化，它就是：OmniParse

LangChain简化AI开发，如乐高积木般组合模型API，prompts生成高质量提示词，Python Notebook便捷操作，快速构建AI应用。

前面几篇文章，我们讨论了 AI Agent 的概念和技术选型。今天，我想和大家分享如何从零开始打造一个 AI Agent。我会用一个实际的项目案例，带大家走一遍完整的开发流程。 ## 项目背景

在上一篇文章中，我们搭建了 AI Agent 的基础框架。今天，我想深入讲讲 AI Agent 最核心的部分之一：记忆系统。说实话，我在实现记忆系统时走了不少弯路，希望通过这篇文章，能帮大家少走一些

本文通过一个简单的案例，带你快速上手 `GraphRAG`，希望给饱受传统 RAG 困扰的小伙伴一点启发。

设想你正致力于构建一个智能问答系统，该系统旨在从庞大的知识库中迅速而精确地提取关键信息，并据此生成自然流畅的回答。然而，随着数据规模的不断扩大，系统面临着严峻的挑战：检索效率逐渐下滑，生成内容的质量亦