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本文首先分享AI智能体的3阶段架构设计演进：LLMAgent、AIAgent、MutiAgent。然后对比剖析AI智能体的3大关键技术：FunctionCalling、MCP、A2A。下文详细剖析之。1、AI智能体3阶段架构设计演进AI智能体架构设计阶段一、LLMAgent自2023年大模型兴起后，AI智能体作为新兴事物迅速激发了大众的浓厚兴趣。鉴于泛娱乐场景最能吸引C端用户的关注，这一阶段的智能体多以社交和娱乐为切入点。借助提示词工程为智能体注入灵魂（即设定人设...

最近关于AI大模型应用落地到底选用单智能体架构还是多智能体架构？业界争论很多，特别是Anthropic公司和Devin公司分别主张和使用了不同的智能体架构设计路线，Anthropic公司认为多智能体架构才是AI大模型应用扩展性能的关键，详见《​​性能提升90%，Anthropic首次公开多智能体架构构建全流程​​​​》，而Devin公司认为：“Don'tBuildMultiAgents.”，并直接批评OpenAI和微软的开发框架Sarm和AutoGen方向搞错了，详见《​​​...

在构建多AI智能体系统架构时，许多现有的框架并不理想，通过我们自己的实践经验和试错，提出了一些构建AI智能体的原则，并解释了为什么一些看似吸引人的想法在实际中可能并不好用。在这篇文章中，我将分享以下内容：上下文工程的原则构建长期运行AI智能体的架构设计应用这些架构设计原则下文详细剖析之。1、上下文工程的原则我们先来谈谈以下原则：共享上下文行为隐含决策为什么需要原则？HTML于1993年问世。2013年，Facebook向...

Anthropic6月13日分享了关于构建多智能体系统的架构设计，几乎是毫无保留地展示了如何从零开始打造一个强大的多智能体（MultiAgent）DeepResearch系统，也就是Claude目前内置的Research功能。整个内容干货满满，涵盖了架构设计、Prompt提示词工程、效果评估，以及在生产环境中可能遇到的各种问题，可以说毫无保留。下文对要点详细剖析。1、多智能体系统的优势为什么不用单个强大的AI智能体，而是要搞复杂的“多智能体”架构呢？...

当下，多数AI助手和开发工具各自独立运行，一旦会话结束，上下文就会消失，这严重影响了使用体验和效率。而OpenMemoryMCP来了，它是一款开源工具，能够解决AI工具记忆的痛点，并且实现不同工具之间共享上下文信息。比如，你可以通过OpenMemoryMCP用Claude规划路线图，再用Cursor执行任务，两个工具之间可以共享上下文信息，让数据得到延续。OpenMemoryMCP是一个由Mem0提供支持的本地内存设施，就像一个“记忆背包”，能让您把记...

AI智能体架构设计的9大核心技术包括：AI智能体、AgenticAI、WorkFlow、RAG、Finetuning、FunctionCalling、MCP、A2A、AGUI等，下文详细剖析之。1、AI智能体架构的9大核心技术AI智能体架构设计核心技术一：AI智能体AI智能体是一种具备自主意识的软件，它能够感知环境、进行逻辑推理和决策，并实施相应动作。它可以被比作一位高效的个人助手，不仅能够执行命令，更重要的是能够理解任务的上下文、规划执行方案，并在遇到挑战时灵...

首先我们回顾下智能体的本质是什么？如上图所示，智能体的核心在于其如何接收指令、执行任务并做出决策。以下是其关键组成部分：Prompt（提示）Prompt是指导大语言模型（LLM）如何行动的指令，它定义了LLM可以使用的“工具”。Prompt的输出是一个JSON对象，用于描述工作流程中的下一步操作，例如“工具调用”或“函数调用”。Switch语句Switch语句根据LLM返回的JSON内容决定后续操作。这是整个流程中的一个重要环节，用于解析LL...

通过将原始输入转化为固定维度的高维向量以捕捉语义信息，Embedding（嵌入）模型在构建RAG、推荐系统，甚至自动驾驶模型训练中都发挥着极为关键的作用。近年来，OpenAI、Meta、Google、阿里、腾讯等科技巨头纷纷加大对Embedding模型研发的投入。以OpenAI为例，其最新推出的textembedding3small模型能够生成1536维向量，在保持高语义表达能力的同时，实现了更低的延迟和更小的模型体积，非常适合对性能要求较高的大规模语义检索...

OpenAI早在2023年06月就推出了FunctionCalling，为大模型提供了工具调用功能。Anthropic在2024年11月推出了MCP，旨在标准化AI大模型与外部工具和数据源的交互。MCP是否要取代FunctionCalling？下文详细剖析。1、FunctionCalling架构设计FunctionCalling是由OpenAI等公司推动的一种技术，它允许大语言模型（LLM）通过自然语言指令与外部工具和服务进行交互，从而将自然语言转换为具体的API调用。这一技术解决了大语言模型在训练...

SpringAIAlibaba1.0GA正式发布，它是专属Spring开发者的AI框架，兼具提示词模版、函数调用、格式化输出等低层次抽象与RAG、Agent、对话记忆等高层次抽象，通义系列模型驱动，深度集成网关、配置中心、可观测等云原生基础设施生态，让Java智能体开发迎来一款生产可用的企业级框架与解决方案，助力企业智能体开发进入一个新阶段。Github地址：​​https:github.comalibabaspringaialibaba​​官网地址：​​https:java2ai.com​​...

今天想和大家深入探讨一下检索增强生成（RAG）中的一个重要环节——重排序（Rerank）。RAG技术一直以来都备受关注，尤其是当它与大模型（LLM）结合后，人们都满怀期待地认为：这下终于可以轻松解决那些复杂的问答任务了！然而，现实往往并不如人意。很多开发者在完成一个RAG流程后，都会感到困惑：为什么它的效果并没有达到预期呢？其实，和大多数工具一样，RAG的使用虽然简单，但想要真正精通却并非易事。事实上，RAG并不仅仅...

在AI大模型技术迅猛发展的当下，我们目睹了AI应用架构模式的多样化进程。特别是，AIAgent智能体和AIWorkflow工作流这两种截然不同的理念，正在重新定义我们对AI应用的理解。这两种模式犹如一枚硬币的正反两面：一面追求创新与灵活性，另一面则强调稳定与效率。接下来，我们将深入探讨这两种架构模式的核心差异、应用特性以及它们未来的发展趋势，旨在帮助大家更好地掌握和运用这些技术。一、AIAgent智能体与AIWorkflow工作流区...

关于Agent的定义目前还没有形成共识，目前有3个代表性的定义：流行最广的是前OpenAI研究与安全副总裁LilianWeng对Agent的定义：AgentLLM+Planning+Tools+Memory。除此之外，LangChain对Agent的定义为：使用LLM决定应用程序控制流的系统。OpenAI对Agent的定义是：Agent是能够代表用户自主完成任务的系统。尽管目前对Agent的定义还没形成共识，但是大家对AgenticSystem（智能系统）基本的共识是：AgenticSystem是一种有目标、基于...

MCP协议为AI应用提供了标准化的交互方式，但在企业级落地过程中，我们面临着诸多挑战，比如：认证鉴权受限、部署模式复杂多样以及技术债务风险等诸多问题。目前，MCPServer主要有五种架构模式，每种架构各有其独特的优势和劣势，适用于不同的业务场景。本文详细剖析之。MCP五种架构设计模式架构设计模式一：MCPClient直连RemoteServer(SSE)这种架构设计模式类似于直接给专家打电话咨询问题MCPClient通过SSE方式与远程MCPServer...

Anthropic推出的MCP（模型上下文协议）取得了成功，这显然激发了AI行业里的其他参与者，大家都想来定义一些开放协议，好用在AIAgent系统（AgenticSystems）的集成里。1、MCP架构设计MCP（模型上下文协议）是由Anthropic定义的一个开放协议，标准化应用程序如何为大语言模型（LLM）提供上下文。更具体地说，它试图标准化基于LLM的应用程序与其他环境集成的协议。在AIAgent系统（AgenticSystems）中，上下文可以通过多种方式提供...

最近，AIAgent和外部工具之间的互动变得越来越流行。从OpenAI最先推出的FunctionCalling功能，到各种插件和框架，大家都在努力让AI模型能更有效地调用外部的功能。不过，目前这些集成方式还是比较分散，开发者需要为每个服务手动设置接口、处理认证和逻辑，而且不同平台之间还互不兼容，确实挺麻烦的。就在这种情况下，Anthropic在2024年底推出了一个叫做模型上下文协议（ModelContextProtocol，简称MCP）的新东西。这个协议的...

北京时间2025年5月20日，SpringAI官方团队宣布1.0GA版本正式发布，并采用了全新的Logo。SpringAI1.0GA功能集剖析第一、Prompt提示词创建正确的Prompt（即传递给大模型的内容）是一项重要技能。掌握几种模式可以充分利用AI大模型的推理能力，从而获得最佳结果。第二、模型增强（TheAugmentedLLM）不过，在现实世界的AI应用中，对于大模型的需求已经不仅限于与无状态的AI大模型API进行简单的请求和响应交互。为了开发出高效的AI应...

RAG（RetrievalAugmentedGeneration，检索增强生成）是一种结合数据工程、信息抽取和文本生成的技术范式。SpringAIAlibaba是阿里巴巴开源的AI应用开发框架，基于SpringAI构建并提供了更高层面的抽象，帮助开发者快速构建AI应用。1、RAG的四大核心步骤第一、文档切割与智能档案库的建立核心任务是将大量文档转化为易于检索的知识碎片，这一过程类似于将厚重的词典拆解成单词卡片。通过采用智能分块算法，保持语义连贯性，同时给...

当下，多数AI助手和开发工具各自独立运行，一旦会话结束，上下文就会消失，这严重影响了使用体验和效率。而OpenMemoryMCP来了，它是一款开源工具，能够解决AI工具记忆的痛点，并且实现不同工具之间共享上下文信息。比如，你可以通过OpenMemoryMCP用Claude规划路线图，再用Cursor执行任务，两个工具之间可以共享上下文信息，让数据得到延续。OpenMemoryMCP是一个由Mem0提供支持的本地内存设施，就像一个“记忆背包”，能让您把记...

随着AIAgent在企业中应用越来越广，AIAgent在落地过程中，MCP解决了AIAgent到Tools之间的通信标准，A2A解决了AIAgent到AIAgent之间的通信标准。但是仍缺少一块：用户到AIAgent的通信协议。AGUI协议横空出世，专为解决前端应用与AIAgent的通信交互而设计。AGUI让你能够轻松地在网页、APP、应用程序或嵌入式设备中集成AI助手、AI客服和智能问答UI，避免了为每个应用程序重复开发基础功能的麻烦，也省去了处理交互逻辑的烦恼。AGUI...