LangGraph
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周末实战：7个可上线级Agentic AI项目，助你打造工程实力作品集
停止只读关于 Agentic AI 的文章，开始动手构建吧。 大家都在谈论 autonomous AI agents，好像它们只属于研究机构和科技巨头。并不是这样。到了 2025 年，构建可用于生产的 Agentic AI 系统已经变得意外地容易——而这正是招聘经理最想看到的。 当别人还在做简单的 ChatGPT wrappers（简单封装）时，你可以构建真…
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从理论到实践：使用Model Context Protocol构建多工具AI代理的完整指南
类比 我们都熟悉《Kaun Banega Crorepati（KBC）》节目中的“Phone a Friend（打电话求助）”环节。这是印度版的《Who Wants to Be a Millionaire?》。 现在，想象一下如果 KBC 节目诞生于“电话尚未发明”的时代。 在没有电话的世界里：如果节目想让选手“打电话”求助朋友，就必须为每一位求助的朋友进行…
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LangGraph实战：构建高效Agentic工作流，解锁AI应用开发新范式
用 Agentic 框架构建 AI 工作流 随着 GPT-5、Gemini 2.5 Pro 等强大 AI 模型的涌现，旨在高效利用这些模型的 Agentic 框架也日益增多。这类框架通过抽象化诸多复杂环节，极大地简化了与 AI 模型的协作，例如处理工具调用、管理智能体状态以及集成人工反馈循环。 本文将深入探讨其中一个可用的 Agentic AI 框架：Lan…
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构建可自我进化的Agentic RAG系统：从医疗健康领域实践到通用设计模式
Agentic RAG 系统可以被视为一个高维度的决策空间，其中每个维度都对应一项关键设计选择，例如提示工程、智能体协同机制或检索策略。手动调整这些维度以找到最优组合不仅极其困难，而且系统上线后遇到的未知数据也常常会打破在测试环境中有效的配置。 因此，一个更优的解决方案是让系统具备“自我优化”的能力。一条典型的、可自我进化的 Agentic RAG 流水线遵…
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LangGraph实战：单智能体与多智能体系统的性能对比与架构解析
在 LangGraph 中基于结构化数据源构建 在 LangGraph 中构建不同的 agent 系统 | Image by author 对于希望构建不同智能体系统的开发者而言，一个有效的切入点是深入比较单智能体工作流与多智能体工作流，这本质上是评估系统设计的灵活性与可控性之间的权衡。 本文旨在阐明 Agentic AI 的核心概念，并演示如何利用 Lan…
