大家好，我是玄姐。2025年10月22日，LangChain官方團(tuán)隊(duì)宣布了一個(gè)足以震動(dòng)AI開發(fā)圈的消息，LangChain與LangGraph兩大核心框架同步發(fā)布1.0版本。這不僅是框架迭代的里程碑，更是對(duì)過去數(shù)年社區(qū)反饋的集中回應(yīng)，為AIAgent從原型開發(fā)走向生產(chǎn)落地提供了更穩(wěn)定、更靈活的技術(shù)底座。一、為什么1.0版本值得關(guān)注？在此之前，LangChain雖憑借高level抽象成為AIAgent開發(fā)的熱門工具，但也面臨不少痛點(diǎn)：抽象層過重、包體積臃腫、自定義Ag...

大家好，我是玄姐。?隨著大語言模型（LLM）技術(shù)的爆發(fā)，AI原生應(yīng)用開發(fā)不再是“模型調(diào)用+簡(jiǎn)單邏輯”的淺層組合，而是需要一套能覆蓋“場(chǎng)景定義系統(tǒng)設(shè)計(jì)開發(fā)部署”全流程的支撐平臺(tái)。目前行業(yè)中，TaskingAI與Dify是極具代表性的兩款開發(fā)平臺(tái)，前者以簡(jiǎn)潔架構(gòu)適配輕量需求，后者則憑借強(qiáng)大的任務(wù)編排能力成為復(fù)雜場(chǎng)景的首選。本文將聚焦兩款平臺(tái)的核心設(shè)計(jì)，尤其以Dify的架構(gòu)為重點(diǎn)，拆解AI原生應(yīng)用開發(fā)平臺(tái)的關(guān)鍵能力、系統(tǒng)架構(gòu)...

大家好，我是玄姐。LangChain官方維護(hù)著多個(gè)不同的開源軟件包：其中LangChain和LangGraph規(guī)模最大，而DeepAgents的受歡迎程度正日益提升。我開始用不同的術(shù)語來描述它們：LangChain是一款A(yù)I智能體框架（AgentFramework），LangGraph是AI智能體運(yùn)行時(shí)（AgentRuntime），而DeepAgents則是AI智能體工具集（AgentHarness）。其他從業(yè)者也在使用這些術(shù)語，但目前“框架”、“運(yùn)行時(shí)”、“工具集”之間尚未有清晰的定義。本文正是我嘗...

大家好，我是玄姐。當(dāng)你用AI助手寫API文檔時(shí)，是否遇到過這樣的窘境：明明開頭明確了需求，聊到測(cè)試部署細(xì)節(jié)后，它卻漸漸忘了“寫文檔”的初衷，最終輸出完全跑偏？這不是AI“故意劃水”，而是大模型的先天缺陷，Transformer架構(gòu)決定了它是“無狀態(tài)化（Stateless）”的：每次調(diào)用都像“重新認(rèn)識(shí)世界”，沒有長(zhǎng)期記憶，上下文越長(zhǎng)越容易被冗余信息稀釋注意力，最終導(dǎo)致“健忘”“跑題”“性能拉胯”。為解決這個(gè)核心痛點(diǎn)，“記憶...

大家好，我是玄姐。如今最強(qiáng)大的AI原生系統(tǒng)，早已不是單一龐大的模型，而是由多個(gè)AI智能體協(xié)作構(gòu)成。這種“多智能體系統(tǒng)（MultiAgentSystems，簡(jiǎn)稱MAS）”的新形態(tài)，標(biāo)志著AI進(jìn)化進(jìn)入新階段，智能體之間的協(xié)作與配合，其重要性絲毫不亞于單個(gè)智能體的智能水平。本文會(huì)用生活化的例子拆解多智能體系統(tǒng)的核心邏輯，帶你看懂它的工作原理，以及讓系統(tǒng)“高效又能擴(kuò)”的三類核心架構(gòu)。一、先搞懂：什么是LLM智能體？隨著大語言模型（...

大家好，我是玄姐。AIAgent領(lǐng)域有個(gè)很有意思的現(xiàn)象：上層開發(fā)工具幾乎每月都有新產(chǎn)品、新框架冒出來，從LangChain到OpenAIAgentKit，迭代速度快得讓人眼花繚亂；但支撐應(yīng)用落地的底層架構(gòu)，卻始終保持著穩(wěn)定，這種“工具向上迭代，架構(gòu)向下扎根”的反差，恰恰是理解AI原生應(yīng)用生態(tài)的關(guān)鍵。今天我們就從“工具鏈演進(jìn)”和“底層架構(gòu)穩(wěn)態(tài)”兩個(gè)維度，拆解AIAgent的技術(shù)版圖，看看為什么說“上層快變、下層穩(wěn)態(tài)”才是AI應(yīng)用落地的核...

大家好，我是玄姐。提到“網(wǎng)關(guān)”，大家或許會(huì)先想到“流量出入口”，從早期的反向代理網(wǎng)關(guān)Nginx，到復(fù)雜的微服務(wù)、云原生網(wǎng)關(guān)，網(wǎng)關(guān)始終是業(yè)務(wù)架構(gòu)的“交通樞紐”。而如今，隨著企業(yè)AI應(yīng)用服務(wù)爆發(fā)式增長(zhǎng)，AI網(wǎng)關(guān)正成為解決AI調(diào)用管理瓶頸的關(guān)鍵，但其復(fù)雜度遠(yuǎn)超出傳統(tǒng)網(wǎng)關(guān)的范疇。今天我們就從架構(gòu)設(shè)計(jì)視角，拆解AI網(wǎng)關(guān)的核心組成與關(guān)鍵模塊，帶你看懂它如何支撐起現(xiàn)代AI應(yīng)用的穩(wěn)定運(yùn)行。一、AI網(wǎng)關(guān)架構(gòu)總覽：不止是“傳統(tǒng)API...

大家好，我是玄姐。過去一年，提到AI智能體，很多人腦海里會(huì)浮現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)單的“循環(huán)”邏輯：接收用戶需求、調(diào)用大語言模型（LLM）、執(zhí)行工具、返回結(jié)果，然后重復(fù)這個(gè)過程。行業(yè)內(nèi)把這種架構(gòu)稱為“智能體1.0”或“淺層智能體”。它處理“查東京天氣”、“算本月賬單”這類簡(jiǎn)單事務(wù)時(shí)，效率很高。但面對(duì)“分析10個(gè)競(jìng)品定價(jià)、生成對(duì)比表并寫戰(zhàn)略建議”這種需要50步、耗時(shí)3天的復(fù)雜任務(wù)，就會(huì)暴露明顯缺陷，要么記不住初始目標(biāo)，要么...

大家好，我是玄姐。一、引言AgenticAI的評(píng)估，核心是測(cè)試你的大語言模型（LLM）應(yīng)用，確保其性能穩(wěn)定。這個(gè)話題或許不算最吸引人，但越來越多企業(yè)開始關(guān)注它。所以，搞清楚該跟蹤哪些指標(biāo)來實(shí)際衡量性能，很有必要。另外，每次推送代碼更新時(shí)，做好評(píng)估也能防止系統(tǒng)出問題。因此，本文研究了多輪對(duì)話機(jī)器人、檢索增強(qiáng)生成（RAG）和智能體（Agentic）應(yīng)用的常見評(píng)估指標(biāo)，還簡(jiǎn)要介紹了DeepEval、RAGAS和OpenAI的Evals庫等框架，...

大家好，我是玄姐。做AI開發(fā)時(shí)，你是否遇到過這些痛點(diǎn)？想搭建AI應(yīng)用卻不知從模型選型開始；好不容易整合了工具鏈，上線后性能、可觀測(cè)性又掉鏈子；業(yè)務(wù)跑起來了，數(shù)據(jù)迭代和安全合規(guī)又成了新難題？阿里云在云棲大會(huì)后發(fā)布的《AI原生應(yīng)用架構(gòu)白皮書》文末有下載鏈接，恰好為這些問題提供了系統(tǒng)解法。這份白皮書從架構(gòu)演進(jìn)、核心要素到落地實(shí)踐，完整拆解了AI原生應(yīng)用的構(gòu)建邏輯，尤其對(duì)JavaPython開發(fā)者、企業(yè)架構(gòu)師極具參考價(jià)...

大家好，我是玄姐。在AI工具從“通用響應(yīng)”向“場(chǎng)景化落地”演進(jìn)的過程中，Anthropic推出的ClaudeSkills并非簡(jiǎn)單的功能疊加，而是一套重構(gòu)AI任務(wù)執(zhí)行邏輯的技術(shù)架構(gòu)方案。它通過模塊化設(shè)計(jì)解決了傳統(tǒng)AI處理復(fù)雜任務(wù)時(shí)的“推理冗余”、“流程不可控”、“跨平臺(tái)復(fù)用難”三大核心痛點(diǎn)，甚至與既有的MCP形成了“功能模塊+集成層”的互補(bǔ)架構(gòu)。今天我們就從技術(shù)架構(gòu)視角，拆解Skills的設(shè)計(jì)邏輯、核心能力與實(shí)踐方法。一、Skills的技...

大家好，我是玄姐。本文提供了一個(gè)全面的視角，來看待如何利用模型上下文協(xié)議（MCP）實(shí)現(xiàn)AI應(yīng)用新架構(gòu)設(shè)計(jì)體系的落地實(shí)現(xiàn)，核心內(nèi)容主要是以下5點(diǎn)：MCP概念與機(jī)制。MCP與FunctionCalling區(qū)別。MCP本質(zhì)與挑戰(zhàn)：挑戰(zhàn)包括系統(tǒng)提示詞的準(zhǔn)確性、Client與Server協(xié)同、快速構(gòu)建Server、自建Dify的痛點(diǎn)等。解決MCP挑戰(zhàn)的方法：通過MCPRegister、統(tǒng)一管理Server和Prompt、建立效果驗(yàn)證體系與安全保障、設(shè)置MCP網(wǎng)關(guān)、動(dòng)態(tài)服務(wù)發(fā)現(xiàn)、Stream...

大家好，我是玄姐。AI工程師的日常里，“適配開源項(xiàng)目到K8s”絕對(duì)是Top級(jí)痛點(diǎn)，上百個(gè)項(xiàng)目要手動(dòng)寫HelmChart，對(duì)著dockercompose拆服務(wù)、理依賴、調(diào)模板，動(dòng)輒耗上大半天。兩周前，有個(gè)朋友剛?cè)肼毦陀錾线@難題：能不能讓AI接手？輸入GitHub鏈接，直接輸出能部署的HelmChart包？他一頭扎進(jìn)AIAgent開發(fā)，從“全靠LLM自由發(fā)揮”的幻想到“結(jié)構(gòu)化工作流控場(chǎng)”的落地，踩了無數(shù)坑后終于跑通MVP。今天就拆解他的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，聊聊AIAgent...

大家好，我是玄姐。在金融行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮中，AIAgent技術(shù)正成為打破業(yè)務(wù)壁壘、提升運(yùn)營效率的關(guān)鍵力量。浦銀理財(cái)推出的“員工數(shù)字助理智浦小鹿”，正是這一技術(shù)在金融場(chǎng)景的典型落地案例。從基礎(chǔ)辦公到復(fù)雜投研，從知識(shí)問答到流程自動(dòng)化，“智浦小鹿”構(gòu)建了一套覆蓋全業(yè)務(wù)場(chǎng)景的智能服務(wù)體系，為金融機(jī)構(gòu)AI化轉(zhuǎn)型提供了可復(fù)用的實(shí)踐路徑。一、先看背景：浦銀理財(cái)?shù)臄?shù)字化“三步走”“智浦小鹿”的成功并非一蹴而就，而是...

大家好，我是玄姐。我們會(huì)用非常淺顯的方式聊聊“網(wǎng)絡(luò)”和“GPU”這兩個(gè)話題。它很重要，但聽起來可能又無聊又晦澀。別急，跟著我一起看就好！1.為什么要關(guān)注GPU網(wǎng)絡(luò)？訓(xùn)練一個(gè)大語言模型（LLM）需要海量的浮點(diǎn)運(yùn)算（FLOPs）：那訓(xùn)練這些模型要花多久呢？假設(shè)單塊GPU的運(yùn)算能力約為2拍浮點(diǎn)運(yùn)算秒（2×101?次浮點(diǎn)運(yùn)算秒），一天有86400秒，單塊GPU一天能完成約1.7×102?次浮點(diǎn)運(yùn)算。在最理想的情況下，想用單塊GPU完成102?...

大家好，我是玄姐。在現(xiàn)在變化超快的物流行業(yè)里，誰能把效率和精準(zhǔn)度做得更好，誰就更有競(jìng)爭(zhēng)力。以前靠人管的老辦法，早就跟不上越來越多的業(yè)務(wù)需求了。而AI智能體就像給物流行業(yè)安上了“智能大腦”，正在幫行業(yè)實(shí)現(xiàn)大變革。順豐在這方面做了很多探索，就是想靠智能化把物流從接單到派件的全流程管得更細(xì)、優(yōu)化得更好。一、順豐的“全流程智慧管理”：分三步管好物流順豐把物流作業(yè)拆成了三個(gè)核心環(huán)節(jié)，AI智能體在每個(gè)環(huán)節(jié)都發(fā)...

在軟件測(cè)試領(lǐng)域，“效率低、覆蓋窄、適應(yīng)性差”的痛點(diǎn)長(zhǎng)期存在：某大型電商平臺(tái)曾因回歸測(cè)試用例編寫滯后，導(dǎo)致新功能上線延遲3天；某金融機(jī)構(gòu)因手工測(cè)試遺漏邊界場(chǎng)景，引發(fā)線上交易故障。而AI技術(shù)的成熟，正在重構(gòu)測(cè)試體系，通過自然語言理解、智能用例生成、自動(dòng)化執(zhí)行，企業(yè)級(jí)AI測(cè)試平臺(tái)可將測(cè)試效率提升3倍以上，缺陷發(fā)現(xiàn)率提高40%。本文基于AITest項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，系統(tǒng)拆解企業(yè)級(jí)AI測(cè)試平臺(tái)的架構(gòu)設(shè)計(jì)邏輯、核心組件與落地路...

大家好，我是玄姐。本文主要探討從技術(shù)演進(jìn)到企業(yè)級(jí)落地的完整指南。在“人工智能+”戰(zhàn)略加速落地的今天，分布式多智能體系統(tǒng)已成為支撐智能經(jīng)濟(jì)的核心基礎(chǔ)設(shè)施。國務(wù)院《關(guān)于深入實(shí)施“人工智能+”行動(dòng)的意見》明確提出，2027年新一代智能終端和智能體普及率需超70%，2030年突破90%。這一目標(biāo)背后，是對(duì)多智能體系統(tǒng)“高可用、高安全、可擴(kuò)展”的硬性要求。本文基于阿里AgentScope、Nacos、Higress等實(shí)戰(zhàn)工具，系統(tǒng)拆解分布式...

大家好，我是玄姐。ClaudeCode是Anthropic公司的AI編程方面最拿出手的AI智能體產(chǎn)品。最近ClaudeCode被一個(gè)民間高手做了深度逆向工程，曝光了ClaudeCode的核心多層AI智能體技術(shù)架構(gòu)、實(shí)現(xiàn)機(jī)制和運(yùn)行邏輯等，為理解現(xiàn)代AI智能體系統(tǒng)的工程架構(gòu)設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)提供了寶貴的技術(shù)參考。下文從ClaudeCode整體架構(gòu)設(shè)計(jì)、ClaudeCode十三大關(guān)鍵技術(shù)詳細(xì)剖析之。一、ClaudeCode整體架構(gòu)設(shè)計(jì)剖析1、ClaudeCode系統(tǒng)架構(gòu)全景圖ClaudeCode系統(tǒng)架構(gòu)由...

1.前言本文會(huì)從零構(gòu)建一個(gè)企業(yè)級(jí)多智能體架構(gòu)與代碼級(jí)落地實(shí)踐，不依賴LangChain或CrewAI這類高層級(jí)編排庫。我們會(huì)把整套邏輯拆解為三個(gè)簡(jiǎn)單且符合邏輯的模塊：一個(gè)??Agent??類：負(fù)責(zé)思考、行動(dòng)，并維護(hù)自身的推理循環(huán)；一個(gè)??Tool??類：智能體可調(diào)用的工具，用于與外部世界交互；一個(gè)??Crew??類：整合多個(gè)智能體，協(xié)調(diào)它們的工作流程。通過這種方式，我們能完全掌控智能體的行為，更易優(yōu)化和排查問題。文中將使用O...