聚客AI

LangGraph作为Agent 生态中非常热门的框架，今天我将借助 LangGraph，更高效、更优雅的方式构建复杂智能体系统。如有遗漏，欢迎指出批评。废话不多说，上正文： 一、传统Agent开发的

​当前AI智能体技术已从单一任务执行向多智能体协同进化。本文将系统拆解智能体架构设计的九大核心技术，覆盖基础架构、协作机制与交互协议三层体系，并配图详解实现方案。 一、基础层：智能体核心能力构建​​

​​引言​​ RAG（检索增强生成）通过融合外部知识库与LLM生成能力，解决了传统大模型的知识滞后性、幻觉问题。但RAG并非固定架构，而是一套可动态组合的技术体系。本文将拆解三类策略、17种实现方案，

在人工智能的浪潮中，大型语言模型（LLM）已成为推动产业变革的核心引擎。作为AI应用开发工程师，理解大模型的内在机制和开发范式至关重要。本文将从零开始，系统拆解LLM的核心技术栈，结合工程实践

引言：为什么记忆管理是AI系统的生死线 当前大模型应用的致命瓶颈在于​​上下文窗口限制​​。当对话轮数超过GPT-4 Turbo的128K上限，或本地部署模型仅支持4K上下文时，系统面临两难抉择： 遗

前言：Human-in-the-Loop（HIL）是一种AI系统设计模式，它允许人类在AI Agent的决策过程中介入并提供反馈或决策。在HIL系统中，AI Agent在执行某些关键操作前会暂停，等待

本文基于企业AI架构实践，融合MCP协议技术规范及行业落地经验，包含3个技术解决方案、2种架构对比及5大实施要点，全文共计2150字。 一、企业AI应用的核心挑战与架构演进 当前企业AI落地面临三大核

一、Qwen3-Coder：重新定义终端编程体验 通义千问最新开源的​​Qwen3-Coder​​已成为编程大模型的标杆。其核心技术亮点包括： ​​突破性架构​​：480B参数MoE设计（激活参数35

在AI大模型应用开发中，大型语言模型（LLMs）的内在知识局限性始终是核心挑战。模型训练数据的有限性（如时效性问题和私域数据缺失）导致其无法独立处理动态或垂直领域的任务。为此，​​检索增强生成（RAG