大家好，我是玄姐。現(xiàn)在AI行業(yè)正發(fā)生一件超關鍵的事：前幾個月，我們還看著AI智能體相關的框架亂成一團，幾十個框架各玩各的，互相不兼容，想整合用簡直難上天。但現(xiàn)在不一樣了！行業(yè)終于“定調子”，三大核心協(xié)議脫穎而出，它們不是互相搶飯碗，而是組隊發(fā)力、配合默契。這三大協(xié)議就是：1.AGU（智能體用戶交互協(xié)議）簡單說，就是智能體的“前后端溝通橋梁”，負責后端核心功能和前端界面的雙向連接。有了它，APP里的智能體就...

大家好，我是玄姐。通過將原始輸入轉化為固定維度的高維向量以捕捉語義信息，Embedding（嵌入）模型在構建RAG、推薦系統(tǒng)，甚至自動駕駛模型訓練中都發(fā)揮著極為關鍵的作用。近年來，OpenAI、Meta、Google、阿里、騰訊等科技巨頭紛紛加大對Embedding模型研發(fā)的投入。以OpenAI為例，其最新推出的textembedding3small模型能夠生成1536維向量，在保持高語義表達能力的同時，實現(xiàn)了更低的延遲和更小的模型體積，非常適合對性能要求較...

大家好，我是玄姐一、為啥需要“LLM當裁判”？大語言模型（LLM）的輸出向來沒有固定答案，尤其是在投入企業(yè)實際應用時，怎么判斷它生成內容的質量成了大難題。評估工程成為AI智能體下一個重要演進方向，可以參考這篇文章：《???評估工程：AI智能體演進的重要技術方向???》。傳統(tǒng)的評價指標比如ROUGE、BLEU，面對現(xiàn)代LLM生成的那些需要結合語境、有細微差別的回答，根本不夠用。靠人工評價吧，雖然準確，但又貴又慢，還沒...

大家好，我是玄姐一、先搞懂：RAG優(yōu)化的核心目標RAG（檢索增強生成）的核心流程很簡單：用戶提問→檢索知識庫→拼接Prompt→LLM生成。但落地時總會遇到三類問題：檢索不準、檢索不全、生成不穩(wěn)。所以企業(yè)落地RAG優(yōu)化的本質，就是圍繞“檢索器→索引與分塊→生成器”三個核心環(huán)節(jié)，打造性能閉環(huán)，既要“找得到”，也要“答得好”。二、檢索器優(yōu)化：找對材料是前提（核心中的核心）檢索是RAG的基礎，要是找不到優(yōu)質相關內容，再強...

大家好，我是玄姐。2025年11月12日，SpringAI團隊正式宣布SpringAI1.1.0GA版本發(fā)布！作為Spring生態(tài)的AI核心組件，這個版本帶來了ModelContextProtocol集成、高級AI能力升級、擴展模型廠商支持等重磅特性，累計包含850+項改進、bug修復和文檔更新，堪稱一次全面升級。一、核心亮點：ModelContextProtocol（MCP）集成這是本次發(fā)布最具里程碑意義的特性，SpringAI為MCP提供了SpringBoot自動配置和完整的注解式編程模型，讓AI應用...

大家好，我是玄姐。當某中型電商企業(yè)用通用LLM生成2023年Q3財報時，860萬元“平臺推廣費”被誤歸入“主營業(yè)務成本”，直接導致毛利率從31%虛高至53%，后續(xù)500萬元產能投資因需求誤判淪為庫存積壓；當研究者用單一AI撰寫“新能源汽車產業(yè)技術與政策協(xié)同”報告時，模型雖能羅列鋰電池技術與補貼政策，卻無法關聯(lián)“氫儲運材料成本”與補貼導向的深層邏輯。這些案例并非個例，而是單一AI在復雜場景中“能力孤島”困境的集中體現(xiàn)。多...

大家好，我是玄姐。AI智能體已經在企業(yè)的眾多場景中落地，比如：對話與問答、報告生成、內容審核、流程自動化、可視化數(shù)據(jù)分析、AI編程等。當你向智能客服提問時，在你點擊發(fā)送按鈕之后，AI智能體應用架構是如何生成并回復你的問題的？這篇文章將通過一張核心架構設計全流程圖，帶你深入了解AI智能體應用架構設計在接收到用戶請求后是如何一步步處理的。這不僅是對AI智能體技術的揭秘，也是對AI智能體應用架構設計落地的深入探...

大家好，我是玄姐。最近，X（原推特）上有一條推文火了灬大多數(shù)人看到后會想：我得學CUDA內核工程，這樣才能有價值。但事實并非如此。即便你花一輩子鉆研，也大概率擠不進那個約100人的頂尖圈子。內核固然重要，但不該是你的第一步。首要任務是理解整個系統(tǒng)的運作邏輯。你可能讀過幾百篇關于Triton內核、PCIe與NVLink對比、或是DeepSpeedZeRO的文章，但作為GPU工程師，核心問題不是“我能手寫內核嗎？”，而是“這些組件如何協(xié)...

大家好，我是玄姐。我整理了一份簡潔的可視化指南，涵蓋AIAgent領域30個最重要的術語。這些術語能幫你理解現(xiàn)代AI智能體（Agent）實際的思考、行動和協(xié)作方式，是核心必備知識。如果你正在研究LangChain、SpringAI、SpringAIAlibaba、CrewAI、LangGraph或AutoGen等智能體框架，這份術語表能幫你理清關鍵構成模塊之間的關聯(lián)。一、核心術語解析Agent（智能體）：能感知環(huán)境、進行推理并為達成目標采取行動的自主AI實體。Environmen...

大家好，我是玄姐。?在這個行業(yè)待了足夠久，見證了無數(shù)技術的興衰更迭。見過新框架引發(fā)的狂熱追捧，見過革命性工具許下的美好承諾，也聽過那些宣稱“將改變一切”的激動人心的預言。但大多數(shù)時候，這些技術不過是裹著營銷噱頭的漸進式改進。但并行智能體（ParallelAIAgents）不一樣。這是第一次可以毫不夸張地說，正在見證一項將從根本上改變軟件開發(fā)方式的技術。一、發(fā)展歷程回顧要理解當下的技術現(xiàn)狀，我們需要回顧AI輔助編...

大家好，我是玄姐。?AI智能體正加速重構企業(yè)工作模式，卻也引發(fā)了"技術替代人力"的廣泛討論。事實上，理解其技術架構、發(fā)展階段與核心能力，才能真正發(fā)揮其價值。本文將從技術底層出發(fā)，拆解AI智能體的核心架構、進化路徑與落地關鍵，助力企業(yè)實現(xiàn)智能化轉型。一、AI智能體的5級進化階梯：從執(zhí)行器到數(shù)字分身AIAgent的能力迭代遵循明確的進化路徑，每一級都對應著技術突破與應用場景的拓展：L1（簡單步驟跟隨）：基于預設指令...

大家好，我是玄姐。在傳統(tǒng)軟件工程中，測試是保障系統(tǒng)質量的“護城河”，基于明確規(guī)則驗證輸入輸出，用覆蓋率和準確率衡量穩(wěn)定性。但當AI系統(tǒng)成為技術主流，一切都變了。AI智能體的核心是基于概率模型的推理與生成，結果的不確定性、語義的多義性、上下文的敏感性，讓傳統(tǒng)測試方法徹底失效。這也意味著，誰能搞定“評估”，誰就能掌握下一輪AI智能體演進的主動權。評估工程，正是為解決AI系統(tǒng)不確定性而生的關鍵技術。它貫穿AI...

大家好，我是玄姐。一、背景任何成功的平臺都需要可靠的技術支持，但我們發(fā)現(xiàn)，團隊成員每天要花數(shù)小時查找技術問題的答案。這種低效不僅拖慢了工程師的工作進度，也成為了用戶使用過程中的關鍵瓶頸。LangChain官方決定用自己推崇的工具解決這個問題：LangChain、LangGraph和LangSmith。最初，將chat.langchain.com作為原型開發(fā)，明確設定了兩大功能：產品問答：幫助用戶和內部團隊快速獲取權威的產品相關答案。客戶原型示例：...

大家好，我是玄姐。?在學習AI智能體（AIAgents）的記憶相關知識時，被各種新術語搞得不知所措。一開始是“短期記憶”和“長期記憶”，后來又出現(xiàn)了“程序性記憶”、“情景記憶”和“語義記憶”，這就更混亂了。但等等，“語義記憶”讓我想到了一個熟悉的概念：檢索增強生成（RAG）。難道AI智能體的記憶，是基礎RAG演進到AI智能體化RAG之后的合理下一步？本質上，AI智能體的記憶核心是“將信息傳入和傳出大型語言模型（LLM）的...

大家好，我是玄姐。“單體智能體”（指只靠一個大語言模型，再塞一堆系統(tǒng)提示詞）的路子走不長遠。我們很快就意識到，要搭建高效的系統(tǒng)，得用多個“專精型智能體”。它們要能協(xié)作，還能自主組織。為實現(xiàn)這一點，AI智能體領域已經出現(xiàn)了幾種典型的架構設計模式。這張圖解會介紹多智能體“協(xié)同調度”的7種核心架構設計模式，每種模式都對應特定的工作流程：1.并行架構設計模式（Parallel）每個智能體負責不同的子任務，比如：有的...

大家好，我是玄姐。越來越多企業(yè)已經落地AI智能體應用，我們會不約而同的發(fā)現(xiàn)，AI智能體應用在企業(yè)落地90%的工作都是工程架構設計（軟件工程），只有10%是真正的AI大模型。AI智能體在企業(yè)落地中的每一個組件都是模塊化的，而且逐步達成到了行業(yè)標準：比如：LangChain、SpringAIAlibaba開發(fā)編排框架，MCP通信交互協(xié)議等等，這些構成了AI智能體的生態(tài)系統(tǒng)。AI智能體應用落地的生態(tài)系統(tǒng)包含14層，從下到上分別為：CPUGPU提供商層、...

大家好，我是玄姐。?做過AI智能體（Agent）開發(fā)的同學，大概率都遇到過這些頭疼問題：“調了無數(shù)次提示詞，Agent還是答非所問”、“多輪交互后，它就忘了自己該做什么”、“明明沒給的信息，它硬說有，幻覺太嚴重”……我們團隊在開發(fā)“企業(yè)服務智能助手”（服務領域數(shù)字員工，支持MultiAgent協(xié)同與工具調用）的過程中，也踩過不少類似的坑。從最初的“Agent混亂輸出”到后來實現(xiàn)“穩(wěn)定解決客戶問題”，我們在上下文工程、多智...

大家好，我是玄姐。作為Java后端開發(fā)者，你是否也曾羨慕Python生態(tài)里LangChain的便捷？是否一直在尋找一款能貼合Spring技術棧、輕松集成大模型能力的工具？現(xiàn)在，阿里云開源的SpringAIAlibaba給出了答案。這款框架讓我們能用熟悉的SpringBoot方式，快速開發(fā)ChatBot、工作流與多智能體應用，直接對接阿里云百煉平臺的大模型（比如：通義千問）。SpringAIAlibabaGithub地址：??https:github.comalibabaspringaialibaba??今天...

大家好，我是玄姐。兩個月前，LangChain官方“深度智能體（DeepAgents）”。這一術語由LangChain提出，特指能夠在較長時間范圍內完成復雜、開放式任務的智能體。當時LangChain推測，這類智能體包含四大核心要素：規(guī)劃工具、文件系統(tǒng)訪問權限、子智能體，以及詳細的提示詞。LangChain已將D??eepAgents??作為Python包發(fā)布，該包已整合上述所有核心要素的基礎功能。因此，你只需提供自定義工具和自定義提示詞，就能輕松構建一...

大家好，我是玄姐。2025年10月22日，LangChain官方團隊宣布了一個足以震動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，更是對過去數(shù)年社區(qū)反饋的集中回應，為AIAgent從原型開發(fā)走向生產落地提供了更穩(wěn)定、更靈活的技術底座。一、為什么1.0版本值得關注？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：抽象層過重、包體積臃腫、自定義Ag...