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ThinkDepth.ai 深度研究系统——在2025年10月DeepResearch Bench基准测试中，以显著优势斩获榜首，其核心突破源于“自平衡代理型AI”技术体系的创新构建。该体系重新定义了

LangGraph专注于构建智能体编排和运行时所需的底层核心能力。本文探讨这些核心能力以及它们的实现方式。 持久化能力（Persistence）、持久化执行、流传输、中断、时间回溯、记忆、子图。

本文分享2025年主要大模型厂商最新产品发布情况、技术特点、性能表现。涵盖了大模型：Gemini 3、GPT-5.1、Claude 4.5、Grok 4.1、Qwen3、DeepSeek-V3、GLM

本文分享如何使用LangSmith Studio调试智能体。 一、Studio支持的智能体 LangSmith部署界面中的Studio（工作室）功能支持连接两种类型的图（Graph）智能体： 部署在云

提示词工程（Prompt Engineering）是指设计、测试并优化给大模型的指令，以使其生成可靠且有用的响应的过程。LangSmith提供了用于创建、版本控制、测试提示词以及进行协作的工具。

大模型赋能的最强大应用之一，便是功能完善的问答（Q&A）聊天机器人。这类应用能够针对特定来源的信息回答问题，其核心技术是检索增强生成(RAG)。本文将通过一个实际例子带您了解两种不同的RAG实现模式。

本文首先针对 SQL 编写和 SQL 优化的场景，提出不提供上下文的情况下 AI 助手给出的参考结果准确性和质量受限；然后提出编写一个 MCP Server 给大语言模型补充上下文的想法。

模型上下文协议（MCP）是一种开放协议，用于标准化应用程序向大模型（LLM）提供工具和上下文的方式。LangChain智能体可借助langchain-mcp-adapters库使用MCP服务工具。

构建智能体的难点在于如何让它们具备足够的可靠性。上下文工程是解决这个问题的关键钥匙。LangChain的智能体抽象层经过独特设计，为上下文工程的实施提供便利。中间件是实现上下文工程的重要手段。