AI 智能體（Agents）已經(jīng)將大型語言模型（LLMs）的能力提升了一個臺階，而深度智能體（Deep Agents）又承諾，它不僅僅可以回答你的問題，而且還能夠預先思考、分解任務、創(chuàng)建自己…

“ 文檔處理在不同的業(yè)務場景中需要選擇不同的處理方式，而不送一概而論?！?關于RAG的知識庫構建或者說文檔處理，很多會受限于各種條條框框，比如說應該這樣處理你的文檔，應該那樣建立你的知識庫；但事實上知識庫的建立沒…

下面是一個科普式總結，適合不了解這塊的同學！ 下面按照“底層執(zhí)行引擎 → 任務編排 → 多 Agent 協(xié)作 → 應用級框架 → SaaS Agent 平臺”五層給你分層總結，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)日益復雜的今天，如何構建一個高效、可擴展、模塊化的企業(yè)級智能體系統(tǒng)成為技術團隊的核心挑戰(zhàn)。本文將深入解析一個基于**LangGraph 1.0**和 **Model Context Protocol (MCP)**的數(shù)據(jù)中心設備監(jiān)控系統(tǒng)，通過詳細的架構分析和關鍵代…

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

“ Langgraph的核心功能點在Nodes節(jié)點和Edges邊，Nodes負責執(zhí)行任務，Edges負責任務流程。” 在使用Langgraph開發(fā)框架的過程中發(fā)現(xiàn)一個問題，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作機制，但無法…

引言： 這是滬深 300 股票爬蟲系列的上篇，核心目標是幫零基礎小白快速上手 —— 用 Python 爬取滬深 300 成分股的當天實時數(shù)據(jù)（包括最新價、漲跌幅、成交量等 16 個關鍵指標），最終導出為 Excel 文件，直接可…

Mini Agent 是一個極簡但專業(yè)的演示項目，旨在展示使用 MiniMax M2 模型構建 Agent 的最佳實踐。項目通過兼容 Anthropic 的 API，完全支持交錯思維（interleaved thinking），從而解鎖 M2 模型在處理長而復雜的任務時強大的…