超爱柠檬

1. Multi-Agent 架构概述 1.1 为什么需要 Multi-Agent？ 单 Agent 在处理复杂任务时存在明显局限： 问题 说明 工具过多 Agent 拥有太多工具时，决策质量下降 上

6.1 什么是 Skill？ Skill 是对特定 AI 能力的标准化封装，让复杂任务能够以简单的命令方式调用： 核心价值 价值 说明 复用性 一次定义，到处使用 标准化 统一的接口和输出格式 可维护

5.1 Coze 平台概览 开源组件 组件 说明 开源状态 Coze Studio 零代码 Agent 开发平台 ✅ 已开源 Coze Loop Agent 调试工具 ✅ 已开源 Eino 应用开发框

4.1 工作流平台对比 平台 定位 特点 适用场景 Stars n8n 通用自动化 开源、400+ 节点、自托管 IT 自动化、数据管道 50k+ Dify AI 原生应用 RAG、Agent、工作流

3.1 LangChain 核心架构 LangChain 提供完整的 LLM 应用开发工具链： 核心组件 组件 说明 关键类 Models LLM 和 Chat 模型接口 ChatOpenAI, Op

2.1 Agent 架构解析 AI Agent 的核心架构由 Lilian Weng（OpenAI）提出： 核心组件详解 组件 功能 实现方式 Profile 定义 Agent 角色与目标 Syste

1.1 什么是 MCP？ Model Context Protocol（MCP） 是 Anthropic 提出的开放标准协议，旨在解决大语言模型（LLM）与外部数据源、工具之间的连接问题。 核心价值

一、为什么选择“Dify + RAGFlow”这对黄金搭档？ 在之前的选型分析中，我们提到： Dify 胜在 “脑”与“手” ：拥有强大的可视化工作流编排（Workflow）、多模型路由、逻辑判断及A

引言 随着大模型技术的爆发式增长，AI智能体（Agent）已成为企业数字化转型的核心引擎。从零代码的快捷搭建到开源可控的深度定制，市场上涌现出Coze、Dify、FastGPT、RAGFlow、n8n