下面是一個(gè)科普式總結(jié)，適合不了解這塊的同學(xué)！ 下面按照“底層執(zhí)行引擎 → 任務(wù)編排 → 多 Agent 協(xié)作 → 應(yīng)用級框架 → SaaS Agent 平臺”五層給你分層總結(jié)，覆蓋大公司、初創(chuàng)公司、開源社區(qū)。 業(yè)界主流 Agent Infra 全景圖 Layer 5: SaaS Ag…

一、引言 在AI智能體系統(tǒng)日益復(fù)雜的今天，如何構(gòu)建一個(gè)高效、可擴(kuò)展、模塊化的企業(yè)級智能體系統(tǒng)成為技術(shù)團(tuán)隊(duì)的核心挑戰(zhàn)。本文將深入解析一個(gè)基于**LangGraph 1.0**和 **Model Context Protocol (MCP)**的數(shù)據(jù)中心設(shè)備監(jiān)控系統(tǒng)，通過詳細(xì)的架構(gòu)分析和關(guān)鍵代…

一、RAG 2.0：九種高級 Chunking 策略詳解與實(shí)例 文本分塊（Text Chunking）是基于檢索增強(qiáng)生成（RAG）的大語言模型（LLM）應(yīng)用中的關(guān)鍵預(yù)處理步驟。雖然固定長度、遞歸、語義、文檔級和智能體分塊等基…

“ Langgraph的核心功能點(diǎn)在Nodes節(jié)點(diǎn)和Edges邊，Nodes負(fù)責(zé)執(zhí)行任務(wù)，Edges負(fù)責(zé)任務(wù)流程。” 在使用Langgraph開發(fā)框架的過程中發(fā)現(xiàn)一個(gè)問題，其官方文檔給的案例都是比較簡單的案例，雖然能讓我們弄明白其運(yùn)作機(jī)制，但無法…

引言： 這是滬深 300 股票爬蟲系列的上篇，核心目標(biāo)是幫零基礎(chǔ)小白快速上手 —— 用 Python 爬取滬深 300 成分股的當(dāng)天實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)（包括最新價(jià)、漲跌幅、成交量等 16 個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)），最終導(dǎo)出為 Excel 文件，直接可…

Mini Agent 是一個(gè)極簡但專業(yè)的演示項(xiàng)目，旨在展示使用 MiniMax M2 模型構(gòu)建 Agent 的最佳實(shí)踐。項(xiàng)目通過兼容 Anthropic 的 API，完全支持交錯(cuò)思維（interleaved thinking），從而解鎖 M2 模型在處理長而復(fù)雜的任務(wù)時(shí)強(qiáng)大的…

第一章：Dify中Tesseract識別性能瓶頸解析在Dify平臺集成Tesseract OCR進(jìn)行圖像文本識別的過程中，部分用戶反饋?zhàn)R別速度慢、資源占用高，尤其在處理大批量掃描文檔時(shí)表現(xiàn)尤為明顯。該問題主要源于Tesseract在高分辨率圖像上的單線程處理機(jī)制以及…

第一章：加密PDF的Dify批量解析在處理企業(yè)級文檔自動化時(shí)，常需對大量加密PDF文件進(jìn)行內(nèi)容提取與分析。Dify作為一款支持AI工作流編排的平臺，結(jié)合自定義節(jié)點(diǎn)可實(shí)現(xiàn)對加密PDF的安全批量解析。該流程依賴于預(yù)設(shè)密鑰池、PDF解密模塊與文本提取引擎…