智能体

OpenClaw对接的国内IM工具都是封闭的，一步一步带你手搓专属APP控制本地OpenClaw，彻底告别第三方依赖。

你刷朋友圈，AI 智能体也在刷——只不过，它们刷的是自己的社交网络。 2026 年 1 月，一个叫 Moltbook 的网站悄悄火了。Moltbook 是什么？一句话：智能体的「朋友圈 + 贴吧」

本文是 LangGraph 系列的第 1 讲，目标是带你从 0 搭建一个能做四则运算的有状态智能体，理解图、节点、边和状态这几个核心概念，为后续 Memory、RAG、多代理等高级用法打下基础。

有没有可能，像聊天一样问一句，就自动得到答案和可视化结果？ 现在，有了。 🎯 打造“会查数据库还会画图”的门票助手 这个助手不需要你写 SQL、不用打开 Excel。你只需用自然语言提问!

大模型不再只是一个“会聊天的接口”，而是需要作为业务系统的一部分，去访问数据库、调用 HTTP API、触发内部服务。 这必须有一层清晰的“调用抽象”，把模型输出安全、可靠地映射为函数调用和系统操作。

🚀 为什么需要工作流框架？ ❌ 传统方式的痛点 传统的实现方式通常是这样的： ✅ 工作流框架的解决方案 LlamaIndex 工作流框架正是为了解决这些问题而设计的： 工作流框架不仅让代码更加清晰，还

LCEL是LangChain的核心表达语言，支持流式、并行、回退、路由等高级能力。本文结合代码示例，系统讲解如何用LCEL搭建可配置、可观测、可部署的智能应用链路。

别再只让智能体回文字了!给它装上交互式UI吧!手把手教你如何集成LangChain、MCP服务和A2UI，构建一个交互式的智能天气查询应用。

AI 智能体只能发文字？A2UI 协议打破这一限制，让智能体通过 JSON 描述生成丰富 UI。本文详解核心原理、实战案例和常见问题，带你快速上手。

大模型时代，如果你想快速做一个「会思考、会调用工具」的智能 Agent， LangChain几乎是绕不开的选择。 它是一个开源框架，内置了完善的代理（Agent）架构，并且可以和各种模型、工具、外部系

在 AI 应用开发中，你是否遇到过这些问题： 想要切换不同的 LLM 模型，却需要重写大量代码？ 需要处理复杂的 Prompt 工程，但缺乏统一的模板管理？ 想要实现 RAG（检索增强生成），但不知道