竹影清风阁

MCP入门介绍 MCP，全称是Model Context Protocol，模型上下文协议，由Claude母公司Anthropic于去年11月正式提出。 MCP刚发布的时候不温不火，直到今年Agent大爆发才被广泛关注。而在今年2月，Cur...

赞(0)阁主2025-07-16Agent智能体 阅读(14)去评论

一、自治代理的本质：定义与核心特征 自治代理是一种能够在复杂环境中自主感知、决策、执行，并通过反馈持续优化行为的智能系统。其核心特征包括： 1. 自主性（Autonomy） 独立决策：无需人类实时干预，基于内置规则或学习模型自主完成任务 目...

赞(0)阁主2025-05-23Agent智能体 阅读(242)去评论

一、引言 在人工智能领域，智能代理（Agent）是一个能够自主决策、调用工具并与用户交互的程序实体。它可以根据用户的查询，决定是否需要调用工具（如搜索实时信息、查询天气、操作数据库等），并将结果整理成自然语言回答。本文将通过一个具体的代码案...

赞(0)阁主2025-05-22AI大模型 阅读(241)去评论

从ToolNode到ReAct的全流程解析 在LangGraph的代理架构体系中，工具调用代理（Tool Calling Agent）是衔接大模型与外部系统的关键枢纽。它基于Router Agent的逻辑分流能力，使大模型能够根据用户需求动...

赞(0)阁主2025-05-21Agent智能体 阅读(346)去评论

代理架构的演进：为什么需要 Router？ 在 LangGraph 构建的 AI Agent 生态中，代理架构的核心使命是赋予大模型「控制权」—— 从基础的路径选择到复杂的任务闭环，控制权的精细化程度决定了系统解决问题的边界。当我们期望输入...

赞(0)阁主2025-05-21Agent智能体 阅读(270)去评论

前言 与仅限于使用GPT系列模型的Assistant API框架不同，LangGraph是一个适用范围更广的AI Agent开发框架。在大模型的支持方面，LangGraph不仅支持GPT系列，还兼容其他多种在线或开源模型，例如 glm4、l...

赞(0)阁主2025-05-07Agent智能体 阅读(457)去评论

在深入学习并实际操作 ReAct 框架之后，针对 Function Calling 未能解决的智能客服案例，我们将尝试采用 ReAct 框架来构建解决方案。首先，整体的项目架构如下图所示： 需要说明的是：AI Agent 的效果非常依赖于大...

赞(0)阁主2025-05-07Agent智能体 阅读(176)去评论

引言 在开发的技术选型的过程中，真正容易引起混淆的是人工智能助手与人工智能代理这两类应用。表面上，这两者常常因称呼上的类似而被误解为同一类应用产品，但实质上，它们基于完全不同的底层架构。这种差异关键在于它们处理任务和交互方式的根本设计理念，...

赞(0)阁主2025-05-07Agent智能体 阅读(229)去评论