ai大模型分享员

LangGraph 记忆系统实战：反馈循环 + 动态 Prompt 让 AI 持续学习 代理系统或者 RAG 方案，基本都需要一个双层记忆架构，这样 LLM 既能保持对当前上下文的专注，又能记住过往交

5分钟分清：MCP vs API，两种系统交互方式的核心差异 MCP 与 API 是系统间交互的常见方式，但适用场景大不同。一张图拆解它们的核心逻辑～ 一、MCP：多客户端与服务端的“专属协议” 核心

为什么 95% 的 AI Agent 做不起来？（精华版） 为什么 95% 的 AI Agent 做不起来？ 现在 95% 的 AI 智能体（比如能自动处理任务的 AI 工具）放到实际业务里都用不起来

AI智能体（AI Agent）基础入门 本文是AI智能体专栏系列文章的首篇，将简要介绍AI智能体的概念、与大语言模型的主要区别、以及AI智能体的核心组成模块。后续文章将陆续介绍AI智能体各方面的知识。

Youtu-GraphRAG四层知识树有多强？社区→三元组全粒度覆盖，多跳推理不丢链 一、研究背景 GraphRAG通过将碎片化知识组织为结构化图，有效提升了大语言模型的复杂推理能力(如多跳问答、跨文