智泊AI

很多人刚接触AI产品，一上来就被这三个词绕晕了。 Agent 是智能体，Workflow 是工作流，MCP 是模型上下文协议。 名字听着很高大上，但其实它们解决的是完全不一样的问题。 今天咱们就把它们

年初火到现在、热度一直没降的OpenClaw，给AI Agent打开了更大的想象空间。如果说2025是AI Agent智能体元年，那2026大概率就是AI Agent真正走向商用化的起点；而AI Ag

经常有朋友问我： “LangChain到底是个啥？看了一堆教程全是技术黑话，越看越迷糊” “想做AI智能体，LangChain完全不知道从哪开始学” “我不是科班出身，能学会LangChain吗？”

先自报家门，做应用开发整整6年，前后待过两家公司，从最初的后端接口开发，做到后来的全栈，说句实在的，前5年都在重复“搬砖”，后1年，每天都在焦虑“被淘汰”。 估计做应用开发的兄弟姐妹们，看我这句话都能

Anthropic：高效构建Agents设计理念 High-level flow of a coding agent 高效构建Agents的设计理念 始终贯穿“实用优先、简洁可控、按需适配”的逻辑。

AI Agent作为2026年AI生态系统的核心理念，指的是一种拥有自主决策、规划及执行能力的数字实体，其功能远超传统的问答或生成式AI，能够如同人类员工般应对复杂任务。 简而言之，Agent能够解析

多模态RAG是一个高度复杂的系统，必须分模块推进，涵盖文档解析、多模态嵌入融合、上下文构建等多个环节。 尽管RAG技术仍存在诸多局限，但它已具备落地真实业务的能力，能够应对部分现实需求；而随着应用场景

1. ReAct 全称Reasoning+Acting，即“先思考，再行动”。模型不直接生成最终答案，通过显式推理步骤判断是否调用外部工具(如搜索引擎、数据库等)，再根据反馈继续推理与执行，直至完成任

先说下我的经历，有6年大厂算法工程师的经验，2022年前主要做CV和NLP;2023年全面转向大模型方向。平均:每年负责三个大模型相关项目，也参与组内其他项目。 无论是作为面试官还是候选人，这前前后后