本文首先分享AI智能體的3階段架構設計演進：LLMAgent、AIAgent、MutiAgent。然后對比剖析AI智能體的3大關鍵技術：FunctionCalling、MCP、A2A。下文詳細剖析之。1、AI智能體3階段架構設計演進AI智能體架構設計階段一、LLMAgent自2023年大模型興起后，AI智能體作為新興事物迅速激發了大眾的濃厚興趣。鑒于泛娛樂場景最能吸引C端用戶的關注，這一階段的智能體多以社交和娛樂為切入點。借助提示詞工程為智能體注入靈魂（即設定人設...

最近關于AI大模型應用落地到底選用單智能體架構還是多智能體架構？業界爭論很多，特別是Anthropic公司和Devin公司分別主張和使用了不同的智能體架構設計路線，Anthropic公司認為多智能體架構才是AI大模型應用擴展性能的關鍵，詳見《??性能提升90%，Anthropic首次公開多智能體架構構建全流程????》，而Devin公司認為：“Don'tBuildMultiAgents.”，并直接批評OpenAI和微軟的開發框架Sarm和AutoGen方向搞錯了，詳見《???...

在構建多AI智能體系統架構時，許多現有的框架并不理想，通過我們自己的實踐經驗和試錯，提出了一些構建AI智能體的原則，并解釋了為什么一些看似吸引人的想法在實際中可能并不好用。在這篇文章中，我將分享以下內容：上下文工程的原則構建長期運行AI智能體的架構設計應用這些架構設計原則下文詳細剖析之。1、上下文工程的原則我們先來談談以下原則：共享上下文行為隱含決策為什么需要原則？HTML于1993年問世。2013年，Facebook向...

Anthropic6月13日分享了關于構建多智能體系統的架構設計，幾乎是毫無保留地展示了如何從零開始打造一個強大的多智能體（MultiAgent）DeepResearch系統，也就是Claude目前內置的Research功能。整個內容干貨滿滿，涵蓋了架構設計、Prompt提示詞工程、效果評估，以及在生產環境中可能遇到的各種問題，可以說毫無保留。下文對要點詳細剖析。1、多智能體系統的優勢為什么不用單個強大的AI智能體，而是要搞復雜的“多智能體”架構呢？...

當下，多數AI助手和開發工具各自獨立運行，一旦會話結束，上下文就會消失，這嚴重影響了使用體驗和效率。而OpenMemoryMCP來了，它是一款開源工具，能夠解決AI工具記憶的痛點，并且實現不同工具之間共享上下文信息。比如，你可以通過OpenMemoryMCP用Claude規劃路線圖，再用Cursor執行任務，兩個工具之間可以共享上下文信息，讓數據得到延續。OpenMemoryMCP是一個由Mem0提供支持的本地內存設施，就像一個“記憶背包”，能讓您把記...

AI智能體架構設計的9大核心技術包括：AI智能體、AgenticAI、WorkFlow、RAG、Finetuning、FunctionCalling、MCP、A2A、AGUI等，下文詳細剖析之。1、AI智能體架構的9大核心技術AI智能體架構設計核心技術一：AI智能體AI智能體是一種具備自主意識的軟件，它能夠感知環境、進行邏輯推理和決策，并實施相應動作。它可以被比作一位高效的個人助手，不僅能夠執行命令，更重要的是能夠理解任務的上下文、規劃執行方案，并在遇到挑戰時靈...

首先我們回顧下智能體的本質是什么？如上圖所示，智能體的核心在于其如何接收指令、執行任務并做出決策。以下是其關鍵組成部分：Prompt（提示）Prompt是指導大語言模型（LLM）如何行動的指令，它定義了LLM可以使用的“工具”。Prompt的輸出是一個JSON對象，用于描述工作流程中的下一步操作，例如“工具調用”或“函數調用”。Switch語句Switch語句根據LLM返回的JSON內容決定后續操作。這是整個流程中的一個重要環節，用于解析LL...

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，甚至自動駕駛模型訓練中都發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，實現了更低的延遲和更小的模型體積，非常適合對性能要求較高的大規模語義檢索...

OpenAI早在2023年06月就推出了FunctionCalling，為大模型提供了工具調用功能。Anthropic在2024年11月推出了MCP，旨在標準化AI大模型與外部工具和數據源的交互。MCP是否要取代FunctionCalling？下文詳細剖析。1、FunctionCalling架構設計FunctionCalling是由OpenAI等公司推動的一種技術，它允許大語言模型（LLM）通過自然語言指令與外部工具和服務進行交互，從而將自然語言轉換為具體的API調用。這一技術解決了大語言模型在訓練...

SpringAIAlibaba1.0GA正式發布，它是專屬Spring開發者的AI框架，兼具提示詞模版、函數調用、格式化輸出等低層次抽象與RAG、Agent、對話記憶等高層次抽象，通義系列模型驅動，深度集成網關、配置中心、可觀測等云原生基礎設施生態，讓Java智能體開發迎來一款生產可用的企業級框架與解決方案，助力企業智能體開發進入一個新階段。Github地址：??https:github.comalibabaspringaialibaba??官網地址：??https:java2ai.com??...

今天想和大家深入探討一下檢索增強生成（RAG）中的一個重要環節——重排序（Rerank）。RAG技術一直以來都備受關注，尤其是當它與大模型（LLM）結合后，人們都滿懷期待地認為：這下終于可以輕松解決那些復雜的問答任務了！然而，現實往往并不如人意。很多開發者在完成一個RAG流程后，都會感到困惑：為什么它的效果并沒有達到預期呢？其實，和大多數工具一樣，RAG的使用雖然簡單，但想要真正精通卻并非易事。事實上，RAG并不僅僅...

在AI大模型技術迅猛發展的當下，我們目睹了AI應用架構模式的多樣化進程。特別是，AIAgent智能體和AIWorkflow工作流這兩種截然不同的理念，正在重新定義我們對AI應用的理解。這兩種模式猶如一枚硬幣的正反兩面：一面追求創新與靈活性，另一面則強調穩定與效率。接下來，我們將深入探討這兩種架構模式的核心差異、應用特性以及它們未來的發展趨勢，旨在幫助大家更好地掌握和運用這些技術。一、AIAgent智能體與AIWorkflow工作流區...

關于Agent的定義目前還沒有形成共識，目前有3個代表性的定義：流行最廣的是前OpenAI研究與安全副總裁LilianWeng對Agent的定義：AgentLLM+Planning+Tools+Memory。除此之外，LangChain對Agent的定義為：使用LLM決定應用程序控制流的系統。OpenAI對Agent的定義是：Agent是能夠代表用戶自主完成任務的系統。盡管目前對Agent的定義還沒形成共識，但是大家對AgenticSystem（智能系統）基本的共識是：AgenticSystem是一種有目標、基于...

MCP協議為AI應用提供了標準化的交互方式，但在企業級落地過程中，我們面臨著諸多挑戰，比如：認證鑒權受限、部署模式復雜多樣以及技術債務風險等諸多問題。目前，MCPServer主要有五種架構模式，每種架構各有其獨特的優勢和劣勢，適用于不同的業務場景。本文詳細剖析之。MCP五種架構設計模式架構設計模式一：MCPClient直連RemoteServer(SSE)這種架構設計模式類似于直接給專家打電話咨詢問題MCPClient通過SSE方式與遠程MCPServer...

Anthropic推出的MCP（模型上下文協議）取得了成功，這顯然激發了AI行業里的其他參與者，大家都想來定義一些開放協議，好用在AIAgent系統（AgenticSystems）的集成里。1、MCP架構設計MCP（模型上下文協議）是由Anthropic定義的一個開放協議，標準化應用程序如何為大語言模型（LLM）提供上下文。更具體地說，它試圖標準化基于LLM的應用程序與其他環境集成的協議。在AIAgent系統（AgenticSystems）中，上下文可以通過多種方式提供...

最近，AIAgent和外部工具之間的互動變得越來越流行。從OpenAI最先推出的FunctionCalling功能，到各種插件和框架，大家都在努力讓AI模型能更有效地調用外部的功能。不過，目前這些集成方式還是比較分散，開發者需要為每個服務手動設置接口、處理認證和邏輯，而且不同平臺之間還互不兼容，確實挺麻煩的。就在這種情況下，Anthropic在2024年底推出了一個叫做模型上下文協議（ModelContextProtocol，簡稱MCP）的新東西。這個協議的...

北京時間2025年5月20日，SpringAI官方團隊宣布1.0GA版本正式發布，并采用了全新的Logo。SpringAI1.0GA功能集剖析第一、Prompt提示詞創建正確的Prompt（即傳遞給大模型的內容）是一項重要技能。掌握幾種模式可以充分利用AI大模型的推理能力，從而獲得最佳結果。第二、模型增強（TheAugmentedLLM）不過，在現實世界的AI應用中，對于大模型的需求已經不僅限于與無狀態的AI大模型API進行簡單的請求和響應交互。為了開發出高效的AI應...

RAG（RetrievalAugmentedGeneration，檢索增強生成）是一種結合數據工程、信息抽取和文本生成的技術范式。SpringAIAlibaba是阿里巴巴開源的AI應用開發框架，基于SpringAI構建并提供了更高層面的抽象，幫助開發者快速構建AI應用。1、RAG的四大核心步驟第一、文檔切割與智能檔案庫的建立核心任務是將大量文檔轉化為易于檢索的知識碎片，這一過程類似于將厚重的詞典拆解成單詞卡片。通過采用智能分塊算法，保持語義連貫性，同時給...

當下，多數AI助手和開發工具各自獨立運行，一旦會話結束，上下文就會消失，這嚴重影響了使用體驗和效率。而OpenMemoryMCP來了，它是一款開源工具，能夠解決AI工具記憶的痛點，并且實現不同工具之間共享上下文信息。比如，你可以通過OpenMemoryMCP用Claude規劃路線圖，再用Cursor執行任務，兩個工具之間可以共享上下文信息，讓數據得到延續。OpenMemoryMCP是一個由Mem0提供支持的本地內存設施，就像一個“記憶背包”，能讓您把記...

隨著AIAgent在企業中應用越來越廣，AIAgent在落地過程中，MCP解決了AIAgent到Tools之間的通信標準，A2A解決了AIAgent到AIAgent之間的通信標準。但是仍缺少一塊：用戶到AIAgent的通信協議。AGUI協議橫空出世，專為解決前端應用與AIAgent的通信交互而設計。AGUI讓你能夠輕松地在網頁、APP、應用程序或嵌入式設備中集成AI助手、AI客服和智能問答UI，避免了為每個應用程序重復開發基礎功能的麻煩，也省去了處理交互邏輯的煩惱。AGUI...