Agentic AI

面向大型数据集、符合行业标准的 Agentic RAG Pipeline 需要基于清晰、可扩展的分层架构进行构建。我们将系统结构化，使得 Agent 能够并行地进行推理、获取上下文、使用工具以及与数据库交互。每一层都承担明确的职责，涵盖从数据摄取、模型服务到 Agent 协调的全过程。这种分层方法有助于系统实现可预测的扩展，同时为终端用户保持较低的响应延迟。…

为什么说它是 Agentic AI 真正“能干活”的关键 导语｜为什么你的 Agent “看起来很聪明，却干不了事”？ 许多开发者在初次构建 AI Agent 时，常会遇到一个典型困境： 👉 模型本身能力很强，擅长推理与对话，但一旦接入真实业务场景就频频“卡壳” 其根本原因往往不在于模型本身，而在于——未能真正理解并构建起 Agent Skills（智能体技…

现代的代理型 AI 系统，无论是运行在开发、预发布还是生产环境中，都应构建为一组职责明确的架构层，而非单一服务。每一层分别负责代理编排、记忆管理、安全控制、可扩展性、故障处理等具体关注点。一个面向生产的代理系统通常会组合这些层，以确保在真实工作负载下具备可靠性、可观测性与安全性。 Production Grade Agentic System (Create…

大家都在谈论自主 AI 智能体，仿佛它们只属于研究实验室和大型科技公司。但事实并非如此。到 2025 年，构建可用于生产环境的 Agentic AI 系统已经变得异常容易——而这正是招聘经理最希望看到的技能。 当其他人还在制作简单的 ChatGPT 封装应用时，你可以构建真正具备决策、工具使用、上下文记忆与协作能力的智能体系统。这些不仅仅是演示，而是能够展示…

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…

人们常把“Agentic AI”描绘成只有大型实验室才能驾驭的高深技术。事实并非如此。 你完全可以在几天内，构建出真正能放进作品集的智能体项目。这些项目能解决实际问题，从而在求职时为你加分，而不是只会运行花哨提示词的玩具。 这里有五个你马上就可以动手实践的项目，即使你只有一台在卧室里、电量只剩一半的笔记本电脑。 我们将通过简单的示例逐一讲解，让你看清各个组件…

构建高效的智能体（Agentic）系统，离不开扎实的软件工程实践。其核心在于设计能够协调运作、并行执行，并能与外部系统高效交互的组件。例如，推测执行（Speculative Execution） 通过预先处理可预测的请求来降低延迟；冗余执行（Redundant Execution） 则通过同时运行同一智能体的多个副本来避免单点故障，提升系统韧性。除此之外，还…

2024年初，最先进的AI模型仅能解决不到2%的真实世界编程问题。如今，这一数字已飙升至72.8%。实现这一革命性突破的关键，是普林斯顿大学与芝加哥大学联合发布、发表于ICLR 2024的基准测试——SWE-bench（《SWE-bench: Can Language Models Resolve Real-World GitHub Issues?》）。 一…

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…

如果说两年前AI圈的主旋律是LLMs（大语言模型），那今年Agent无疑成为了最吸睛的技术方向。不过，当概念定义混乱、技术路径尚未成体系的当下，真正能讲清Agentic AI究竟是什么、会带来什么影响的人并不多。 最近，吴恩达在接受硅谷投资人Elad Gil与Sarah Guo的访谈时，深入探讨了智能体AI的崛起及其对行业的深远影响。这位AI领域的资深专家不…