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面向真实世界应用的高级代理人工智能设计考虑因素

面向真实世界应用的高级代理人工智能设计考虑因素

从基于课堂的代理到语言链代理 随着人工智能（AI）系统的发展，代理人工智能的概念——即由模块化、特定任务的代理协作工作的AI系统——已成为可扩展和可适应AI解决方案的基石。本文探讨了代理人工智能背后的设计考虑，研究了代理、工具、记忆、状态和规划如何结合在一起创造智能工作流。我们将比较三种实现——CODE1、CODE2和CODE5——以揭示其中的实用性

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从零到英雄：使用 LangGraph 快速构建智能聊天机器人

从零到英雄：使用 LangGraph 快速构建智能聊天机器人

在这个全面的快速入门指南中，我们将使用 LangGraph 构建一个支持聊天机器人，它可以：通过搜索网络回答常见问题 在调用之间保持对话状态 将复杂查询路由到人工进行审查 使用自定义状态来控制其行为 回溯并探索替代对话路径我们将从一个基本的聊天机器人开始，逐步添加更复杂的功能，同时介绍关键的 LangGraph 概念。

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如何使用 LangGraph 构建人工智能代理：分步指南

如何使用 LangGraph 构建人工智能代理：分步指南

介绍 在人工智能的世界中，检索增强生成（RAG）系统已成为处理简单查询和生成上下文相关响应的常用工具。然而，随着对更复杂的人工智能应用需求的增长，出现了超越这些检索能力的系统的需求。AI代理应运而生——这些自主实体能够执行复杂的多步骤任务，在交互中保持状态，并动态适应新信息。LangGraph，作为LangChain库的强大扩展，旨在帮助开发人员构建这些先进的AI代理，通过启

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如何为 CrewAI 应用程序创建交互式 Web UI（新版已更新）

如何为 CrewAI 应用程序创建交互式 Web UI（新版已更新）

CrewAI + Panel UI 实现的快速更新 今年早些时候，我写了一篇关于为 CrewAI 应用程序创建交互式 Web UI 的教程。在那个教程中，我实现了一个简单的 Web 服务器，用于可视化 CrewAI 代理和工作流，并允许用户通过消息与它们进行交互。从那时起，CrewAI 从版本 0.28 更新到最新版本 0.80，经历了许多变化和改进。不仅 API 的用法

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如何利用人工智能制作更可靠的报告--技术指南

如何利用人工智能制作更可靠的报告--技术指南

技术指南，分享我与AI合作的经验 在过去的一年里，我一直在经营自己的AI软件开发和咨询公司，与各种客户合作——从创业公司创始人到学术界人士。在此期间，我承担了来自多个领域的项目，包括数字营销、SaaS和网络安全。尽管每个项目的目标和目的各不相同，但一个共同的请求是需要使用AI为利益相关者或最终客户创建可靠的报告。几乎所有客户在项目中都有一个里程碑是制作报告。 通过这些经验，我

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介绍 LightRAG：检索增强一代的新时代

介绍 LightRAG：检索增强一代的新时代

在快速发展的自然语言处理领域，检索增强生成（RAG）系统已成为提供准确、上下文丰富的响应的关键。然而，传统的 RAG 系统在更新知识库或处理复杂查询时，往往面临效率低下的问题。 引入 LightRAG，这是一个新颖的系统，旨在通过提供高效、增量更新和优化的检索过程来解决这些挑战。 传统 RAG 系统的问题 在我们深入了解 LightRAG 之前，先来理解一下我们为什么

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用于医疗保健的 LangGraph：综合技术指南

用于医疗保健的 LangGraph：综合技术指南

构建生产就绪的医疗运营代理 LangGraph简介什么是 LangGraph？ LangGraph 是一个 Python 库，旨在构建具有状

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LangGraph Studio：您的第一个代理 IDE

LangGraph Studio：您的第一个代理 IDE

LangGraph Studio 是一个开创性的代理集成开发环境，用于生成和控制代理 AI 应用程序。这个 [IDE 是由 LangChain 引入的](https://bakingai.com/blog/langgraph-studio-ai-agen

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LangGraph：高级多代理工作流的未来

LangGraph：高级多代理工作流的未来

人工智能的世界正在迅速发展，像 LangChain 和 LangGraph 这样的工具处于使开发者高效构建智能系统的前沿。如果你听说过 LangGraph，但不确定它是什么或如何充分利用它的潜力，这个指南适合你。 在这篇全面的文章中，我们将涵盖你需要了解的关于 LangGraph 的所有内容——从其核心概念到实际应用。无论你是初学者还是高级开发者，这个指南将帮助你理解为什么 LangGra

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掌握 LangGraph：人工智能系统、RAG、代理和工具终极指南

您是否希望深入了解 LangGraph，这一 AI 技术的最新热词？无论您是开发者、学生还是技术爱好者，理解 LangGraph 及其相关概念，如 AI 助手、检索增强生成（RAG）、代理和工具，对于构建更智能、更互动的 AI 系统至关重要。在本文中，我们将分解 LangGraph 的基本内容，探索关键特性，并逐步指导您构建实用项目。 目录*什么是 LangGraph?

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MLOps → LLMOps → AgentOps：操作人工智能系统的未来

MLOps → LLMOps → AgentOps：操作人工智能系统的未来

引言 随着AI技术的快速发展，组织需要可扩展的框架来应对部署机器学习模型、大型语言模型（LLMs）和自主代理日益增长的复杂性。最初的MLOps（机器学习操作）旨在支持传统的ML模型，现已演变为处理语言模型的LLMOps和针对自主代理的AgentOps。这些操作阶段各自解决独特的技术需求、商业机会和实施挑战。本文提供了MLOps、LLMOps和AgentOps的全面指南，涵盖其技术组

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OpenAI Swarm vs LangChain LangGraph：多代理框架详解

OpenAI Swarm vs LangChain LangGraph：多代理框架详解

Ankush k Singal 介绍 人工智能的世界正在迅速发展，创建涉及多个代理的复杂工作流程的能力变得越来越重要。在这个领域中，OpenAI Swarm 和 LangChain LangGraph 是两个备受关注的框架。本文将深入探讨这两个框架，探索它们的功能、优势和理想用例，以帮助您决定哪个框架可能

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使用 O1、GPT4o 和 Mini | ExtractThinker 扩展文档提取功能

使用 O1、GPT4o 和 Mini | ExtractThinker 扩展文档提取功能

在本文中，我们将探讨如何高效地使用 ExtractThinker 来处理大规模文档。我们将讨论何时使用不同的模型，如 O1、GPT4o 及其迷你版本，如何处理 OCR，提取图表，并使用异步批处理管理重负载。 ExtractThinker 介绍 是一个灵活的文档智能库，帮助您从各种文档中

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六顶思考帽 + CrewAI 流程：利用人工智能农业做出更明智的决策

六顶思考帽 + CrewAI 流程：利用人工智能农业做出更明智的决策

“当时看起来是个好主意。”- 摘自 *大西部七侠*利用AI代理进行明智决策 “当时看起来是个好主意。”这句台词借自《七侠荡寇志》，常常是我们在反思过去决策时的共同感受。有时，我们不禁想，如果有更多的信息，是否能帮助我们做出更好的选择。但是，我们到底是如何做出决策的呢？我们依赖于自己的知识——存储在脑海中的信息，也许是经过索引和归档的——以及专家的见解。但

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2025 年 7 大人工智能网站构建工具

2025 年 7 大人工智能网站构建工具

创建网站从未如此简单，对吧？ 我知道，2025年的一切似乎都可以通过几次点击完成！ 但让我告诉你，尽管变得简单，作为设计师仍然面临挑战。设计网站总有一种深刻的个人感受，就像把自己的一部分融入作品中。这不仅仅是颜色、字体或布局！而是创造一种体验。 但接下来，有了AI。 想象一下，坐在桌子前，紧迫的截止日期逼近，而不是在每个细节上花费数小时甚至数天，你身边有一个**AI网站构

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