AI.x社区

LangChain自推出以来迅速成为开发者构建LLM驱动应用的重要框架之一，支持多种链（chains）、代理（agents）、工具调用、向量检索、模型接口等功能。其生态不断壮大，但也因模式多样、抽象纷繁导致开发者面对不同“agent模式”时感到困惑。为提升一致性、可维护性与企业级稳定性，LangChain在2025年9月推出了v1.0.0Alpha，与LangGraph一起迈入1.x版本演进。为什么要推出v1.0？企业信心：1.0版本象征着更加稳定、信赖，降低企业采...

“我们的框架太复杂了，用户已经迷路了。”——HarrisonChase，LangChain创始人，在最近一次社区会上说的原话没错。这家估值十亿美金的独角兽，决定把核心产品几乎从头写一遍。不是改改文档、调调API，是真·重构——底层逻辑、架构设计、品牌命名，全盘调整。说实话，早该这么干了。大家早就被绕晕了你要是逛过LangChain的论坛或Discord，肯定见过这些高频问题：“Chain和Graph到底用哪个？”“这五个模块名字差不多，功能有啥...

在本教程中，我将详细介绍如何在Dify平台中通过MCP协议连接ClickHouse数据库，实现数据分析和可视化功能。这个集成方案可以帮助开发者在AI应用中轻松访问和分析大规模数据，提升LLM应用的数据处理能力。Dify环境配置Dify安装本文采用Dify社区版的DockerCompose部署方式。版本演进较快，可能与当前记录方式有差异。以官方手册为准。DockerCompose部署：https:docs.dify.aizhhansgettingstartedinstallselfhosteddockercompose安...

本文是对一篇测试18种RAG技术的英文文章的翻译整理，文章从不同维度展示了RAG实现思路，全部使用基础库而非框架构建，非常适合作为理解RAG技术的入门教程。从都知道的简单RAG方法开始，然后测试更先进的技术，如CRAG、Fusion、HyDE等！为了让一切变得简单……没有使用LangChain或FAISS但是只使用基本库来以Jupyter笔记本风格编写所有技术，以保持简单和易于学习。测试查询和LLMs为了全面评估各种RAG技术的效果，作者设计了一套...

在人工智能应用领域中，深度研究代理已成为最具价值和广泛应用的智能体类型之一。LangChainOpenDeepResearch作为一个简洁高效、高度可配置且完全开源的深度研究代理框架，支持跨多种模型提供商、搜索引擎和MCP（ModelContextProtocol）服务器运行。本文将深入剖析其系统架构设计原理，并通过实际代码验证演示其核心实现机制与技术特性。系统架构设计核心设计理念：AI代理之所以特别适合研究任务，在于其具备灵活运用多样化策略...

在今天，AIAgent已经从简单的"问答机器"进化成了能够处理复杂任务的"智能协调员"。未来几年，至少一定比例的企业软件将依赖智能体AI，而路由模式正是这场变革的核心引擎。路由模式的本质传统的线性困境早期的AI系统就像一条生产线——输入进来，按照预定步骤处理，输出结果。这种方式在处理确定性任务时效率很高，但面对真实世界的复杂性时就显得力不从心了。比如客服场景：用户问："我的订单怎么还没到？"→查询系统用户问："...

随着大语言模型（LLMs）和多智能体系统（MultiAgentSystems,MAS）的快速发展，我们不再满足于单个“聪明”的AI，而是追求多个AI代理（Agent）之间的高效协作、动态推理与上下文感知。而这一切的核心，正是我们今天要探讨的主题——MultiAgent。ContextEngineering（多智能体上下文工程）什么是MultiAgentContextEngineering？ContextEngineering（上下文工程）是指通过设计、管理和优化上下文信息，使AI系统能够更准确地理解当...

最新的AI生图模型已经能做到惊人的效果。给它一句话，它就能生成逼真的图片。告诉它想怎么改，它就能精准编辑细节。速度还快得离谱。但对企业来说，光有个生图模型还不够。我之前碰到一个公司，他们想让用户上传照片后，从素材库选配饰和道具进行换装。另一家电商平台想给模特换装、换发型、换配饰，实现一次拍摄，反复使用。问题来了：这些公司都有海量的历史素材。服装、配饰、道具、背景，全是图片文件。怎么快速找到想要的...

LangGraph与FastMCP2.0（MCP2.0）的结合，主要有两种典型方式：客户端集成：将FastMCP服务器暴露的工具、提示与资源，作为LangGraph工作流中的可调用节点（最常见）。服务端封装：把已有的LangGraphAgent封装为FastMCP服务器，对外以标准协议提供能力（反向集成）。客户端集成MCP模拟服务用于本地测试与调试的MCP2.0模拟服务。以下示例基于FastMCP2.0编写。uvaddfastmcp示例代码最基础的算术工具：fromfastmcpimportFastMCPmcpF...

你是否曾经让ChatGPT或其他AI助手完成一项复杂任务，却发现它要么答非所问，要么只完成了一半就开始"胡言乱语"？这并非AI技术的根本缺陷，而是我们使用它的方式出了问题。想象一下，如果让一个助手同时完成市场调研、数据分析、趋势预测和报告撰写，即便是最优秀的人类助手也会感到力不从心。今天，我们来看下一种模式：promptchain模式（也称流水线模式）来把复杂任务拆成一串更小、更可控的步骤：每步只做一件事，上一步的结...

用传统RAG构建AI应用，总感觉像在跟一个"健忘症患者"对话——它能找到相关文档，却无法真正理解问题的本质。问它"如何优化RAG系统的准确率"，它只会机械地检索包含"RAG"和"准确率"的文档，然后拼凑出一个看似合理的答案。但如果问题稍微复杂一点，比如"比较不同RAG实现方案的优缺点，并给出在资源受限场景下的最佳实践"，传统RAG就露怯了。这就是AgenticRAG要解决的核心问题——让AI不仅会"找"，更要会"想"。从被动到主动传统RA...

在人工智能快速发展的今天，如何有效地与大语言模型交流成为了一项关键技能。本文将深入探讨提示工程的核心技术，帮助您构建更加精准、高效的AI交互方案。提示工程的基础架构每个专业的提示都由两个核心组件构成：静态部分：这些是在整个交互过程中保持不变的指令框架，如系统设定、任务描述等基础配置。动态部分：根据具体场景灵活调整的内容，包括用户输入、检索到的相关信息、历史对话记录、API返回的数据等实时信息。通过模...

本文为12FactorAgents[1]内容的翻译整理，并结合个人实践补充了部分笔记和理解。内容涵盖LLM代理开发的12项核心原则。“12要素代理”框架受著名的12要素应用方法论启发，为构建可靠、可维护且可扩展的LLM应用提供了全面的指南。这些原则解决了将非确定性AI组件集成到生产系统的独特挑战，强调明确的控制、托管上下文以及无缝的人机协作。1.自然语言工具调用这是Agent架构中最基础但也最关键的转换层。当用户说"帮我创建一个5000...

RAG作为AI工程师的入手项目，很多人觉得做个企业知识问答系统应该不难，实际上手才发现，网上的教程和生产环境的需求差距太大。从文档切块到向量检索，从模型幻觉到成本控制，每个环节都有坑。这篇文章记录了我们从零开始搭建RAG系统遇到的主要问题和解决方案。如果你也在做类似的项目，希望这些经验能帮你少走弯路。RAG系统架构演进基础RAG架构传统RAG系统包含三个核心阶段：索引阶段：文档分块、向量化、存储检索阶段：查询向...

每次跟ChatGPT聊天，都得重新自我介绍一遍。明明昨天刚聊过我喜欢看科幻片，今天问它推荐电影，它又问"您喜欢什么类型的？"——这种体验真让人抓狂。Mem0就是来解决这个问题的。它到底是什么？简单说，Mem0是个记忆层。想象一下，你的AI助手终于有了个笔记本，能记住你们之间的对话。更厉害的是，这个笔记本还能跨应用共享——你在Claude里说的话，Cursor编辑器里的AI也能记得。最近他们发了篇论文，数据挺唬人的：比OpenAI的记...

随着大语言模型（LLM）的快速发展，如何让AI系统更智能地解决复杂问题成为了研究热点。从简单的问答到复杂的多步骤任务执行，LLMAgent思考框架正在重塑我们对AI能力的认知。本文将深入探讨几种主流的Agent思考框架，包括ChainofThought（CoT）、ReAct、以及PlanandExecute等，并提供基于LangChain和LangGraph的具体实现代码，帮助您理解这些框架的原理、优势和实际应用场景。无论您是想快速上手Agent开发，还是希望深入理解不同...

在AI技术快速发展的今天，多智能体系统（MultiAgentSystems）被称为"AI的第三波浪潮"，而LangGraph作为新一代的智能体编排框架，为构建复杂的多智能体系统提供了强大的基础设施。本文将深入探讨LangGraph中的两个核心概念：Handoffs（交接）和Supervisor（主管）模式，通过详细的技术分析和代码示例，帮助你掌握构建生产级多智能体系统的关键技术。一、LangGraph多智能体架构概述1.1什么是多智能体系统？在多智能体架构中，智能...

今年3月开始用LangGraph重构我们的AI系统，到现在已经快6个月了。期间踩了一些坑，有些问题官方文档里根本没提到，今天把这些经验教训整理出来。先说结论如果你的系统符合以下任何一个条件，LangGraph可能适合你：需要复杂的多步骤决策流程有明确的状态管理需求需要人工审核关键节点要做多智能体协作但如果只是简单的单轮对话或者纯粹的RAG，用LangChain就够了，别给自己找麻烦。状态管理的坑1.Checkpointer选择决定生死刚开始...

最近在重构我们的AI对话系统，从简单的请求响应模式升级到实时流式处理。过程中发现LangGraph的streammode远比文档上写的复杂，今天把对应的实践经验分享出来。streammode到底是什么简单说，streammode就是控制你在流式处理时能拿到什么数据。简单理解就是你的Graph在执行时，每完成一个节点都会产生输出。streammode决定你能看到什么：是看到完整的状态快照？还是只看变化的部分？或者只关心LLM的输出？4种模式values这是默认...

作为技术人，当你接手一个新项目时，第一件事是什么？没错，就是看文档！但今天我要告诉你一个更高效的方法——用AI自动生成精美直观的项目架构图。传统方式vsAI方式传统方式：耗费大量时间阅读文档手动绘制架构图费时费力非技术人员难以理解技术细节AI方式：自动解析项目文档和代码一键生成专业级架构图直观展示核心流程，连PM都能秒懂MVP产品案例这是我用AI生成的一个MVP产品架构图，它不仅完整呈现了项目核心流程，还获得了P...