LangChain

🔍 为什么要构建智能 AI 代理？ 传统的聊天机器人只能“听话”，但我们想要的是“会想”。借助 AI 代理技术，你可以赋予模型以下能力： ✅ 拆解复杂任务 ✅ 自动调用搜索、计算等工具 ✅ 多轮推理与

🚀 导语：为什么多智能体架构越来越重要？ 随着 AI 智能体能力的提升，开发者开始关注如何将多个智能体组合起来处理复杂任务。相比单一智能体，多智能体架构具备三大显著优势： 性能扩展：应对上下文变大、工

在信息爆炸的今天，"问了等于没问"的检索体验已成为常态。面对复杂问题时，我们需要的不只是搜索框中的一堆链接，而是真正“会思考、能追问、懂引用”的智能体。 这套系统不仅能自动生成查询、整合信息，还能识别

一、从内容巨人到智能先锋：WEBTOON 面临的机遇与挑战 作为全球数字娱乐的重要玩家，WEBTOON Entertainment（纳斯达克代码：WBTN）旗下拥有 WEBTOON 漫画平台与在线写作

一、Agent 部署的独特挑战 在传统 Web 或移动应用的部署场景中，我们关注的是短平快的请求-响应流程，而智能 Agent 通常具有以下几大不同： 长时执行 有的 Agent 需要在后台持续运行（

Lovable：用AI颠覆传统软件开发 Lovable.dev 是一个革命性的AI驱动平台，允许用户无需编写代码即可构建和发布高质量的软件v1版本。其核心功能包括： 对话式开发：用户通过聊天快速构建网

案例研究 ｜ 6分钟阅读 ｜ 2025年3月23日 一、电信巨头的数字化转型困局 作为服务欧洲与非洲3.4亿用户的通信霸主，Vodafone在全球运营着数百个数据中心。每天面对： 300+ TB实时性

市面上涌现出上百种所谓的“智能体框架”，概念满天飞，让人眼花缭乱。就连 OpenAI 近期发布的智能体构建指南中的某些观点，也引发了一些争议和讨论（下文会详谈）。 （OpenAI 指南中的观点，引发了

MCP：昙花一现还是未来标准？LangChain 创始人激辩实录 In the Loop ｜ 5 分钟阅读 ▍MCP 的核心价值

引言 在大模型技术走向生产化的过程中，企业在实际落地应用时往往会面临一系列挑战：响应延迟、任务混乱、系统监控不足、业务逻辑与 AI 流程混杂等问题。这些挑战直接影响到用户体验和系统稳定性。为应对这些问

今天，我们正式发布了 LangMem SDK——一个帮助您的代理通过长期记忆不断学习和改进的工具库。 这个 SDK 提供了一些工具，能够从对话中提取信息、通过更新提示词优化代理行为，并保持关于行为、事

本文将介绍如何利用 AI Agent 技术，帮助工程师在交易系统的研发过程中提高效率，具体从问题排查、测试数据生成、经验共享等多个角度分析，并通过案例展示其应用。

本篇文章将循序渐进地介绍智能体记忆的概念、类型、更新方式以及其实际应用。通过具体的例子，帮助读者深入了解智能体记忆系统的设计与实现，尤其是如何在实际应用中为智能体添加记忆功能。

你好呀，我是小智! 熟悉我的小伙伴们，一定看过我之前介绍Agent如何实现百万上下文RAG的那篇文章。不得不说AI发展真的是日新月异，这才没过多久，模型本身的上下文能力也来到了百万级别。

在之前的博客文章中，我们探讨了基于聊天的代理用户体验，其中用户需要主动思考如何与AI进行交流。但如果AI能在后台默默为您工作，那会怎样呢？ 我认为，为了让代理系统真正发挥潜力，我们需要转变观念，让AI

构建少量样本提示的方法多种多样，但目前还没有统一的最佳实践。我们进行了一些实验，以探究不同技巧对模型和任务性能的影响，这些实验结果表明，通过少量样本提示，我们可以显著提高模型的准确度，特别是在处理复杂

智能代理的规划究竟是什么？ 目前人们是如何克服这一缺陷的？ 我们对智能代理未来规划和推理的发展趋势有何预测？ 接下来的文章将一一解答这些问题。

本文将深入探讨智能体的概念、为何“具有智能体特性”变得如此重要，以及这一趋势如何影响我们对未来技术的构想。 什么是智能体？ 传统应用程序通常遵循预先定义好的规则和逻辑，而智能体则不同，它可以根据LLM

吴恩达提出LLM-as-a-Judge的几点困境 吴恩达老师提出了大语言模型评估的两种主要类型 是非性评估（具备明确的非对即错的响应） 质量性评估（结果只存在好坏程度的标准） 基于以上两类的评估类型，

Qwen-Agent的设计思路虽然与LangChain相似，但其发布几个的Agent示例却很有意思。今天本文将深入探讨如何使用Qwen-Agent将上下文记忆扩展到百万量级，让Agent的智能得到更广