在當今信息爆炸的時代，如何高效地從海量復雜格式的數據中獲取準確的信息并生成有用的回答，成為了企業和個人面臨的重要挑戰。RAGFlow作為一款開源的RAG（RetrievalAugmentedGeneration）引擎，應運而生，為解決這一問題提供了強大的解決方案。什么是RAGFlow？[RAGFlow]是一款基于深度文檔理解構建的開源RAG引擎。它的核心目標是為各種規模的企業及個人提供一套精簡的RAG工作流程。通過結合大語言模型（LLM），RAGFlow能夠針對...

在數字化辦公席卷全球的今天，文檔解析技術已成為企業數字化轉型的關鍵瓶頸。面對海量的合同、報告、論文等文檔資料，傳統解決方案要么速度緩慢，要么錯誤百出。5月22日，字節跳動開源的全新文檔解析模型Dolphin橫空出世，憑借僅322M參數的輕量級架構，在性能上實現了對GPT4.1、Claude3.5等重量級模型的全面超越！github:https:github.combytedanceDolphin在線Demo:http:115.190.42.15:8888dolphin下面開始部署指南：一、安裝依...

一、大模型是什么？大模型（LargeModel），全稱“大規模預訓練模型”，是一種參數規模龐大、訓練數據海量的深度學習模型。它通常包含數十億甚至數千億個參數，例如OpenAI的GPT3擁有1750億參數，而華為盤古大模型參數規模更是達到千億級別。這些模型通過訓練互聯網上的海量文本、圖像、音頻等多模態數據，學習復雜的模式和特征，從而具備強大的泛化能力和多任務處理能力。大模型的核心特點可概括為：參數量龐大：傳統模型參數通...

各位職場人、開發者、創意工作者注意了！那個曾因內測邀請碼炒至10萬元天價的國產AI智能體平臺Manus，終于在5月13日宣布全球用戶無門檻開放注冊！即日起，無需排隊或邀請碼，每天免費執行一項任務，還能領取1000積分大禮包！這意味著，人人都能擁有一個24小時待命的AI超級助手，徹底告別低效手動操作！一、Manus究竟有多顛覆？作為全球首款通用型AI智能體，Manus突破傳統AI的“對話式交互”，實現從思考→規劃→執行的全鏈路任...

一、LangGraph：重新定義AI代理開發LangGraph是由LangChain團隊開發的開源框架，專為構建狀態化、多代理（MultiAgent）系統而設計。它通過圖結構（Graph）實現復雜的動態工作流，尤其擅長與大型語言模型（LLMs）結合，支持循環、持久性、人工干預等核心功能，被視為AI代理開發的“終結者”。核心定位：LangChain生態的重要成員：與LangChain無縫集成，但也可獨立使用。突破傳統DAG限制：傳統框架依賴有向無環圖（DAG），而LangG...

引言隨著大模型技術的爆發，AIAgent（智能代理）逐漸成為落地應用的核心載體。它不僅能理解語言，還能自主規劃、調用工具、執行任務，真正讓大模型從“語言模型”升級為“行動助手”。然而，面對市面上眾多的Agent開發框架，開發者該如何選擇？本文梳理了9大主流框架，解析其核心特性與差異，助你快速找到適合的工具！一、主流Agent開發框架盤點1.LangChain核心定位：行業標桿級框架，支持復雜任務鏈設計，集成能力極強。特點：...

引言在AI技術蓬勃發展的今天，大模型Agent（如GPT4、Claude等）需要頻繁與外部工具、其他Agent甚至云端服務交互。如何高效、安全地完成這些通信？答案藏在JSONRPC2.0這一看似“古老”卻煥發新生的協議中。本文將解析為何JSONRPC2.0成為大模型Agent傳輸協議的“寵兒”，并揭秘其核心優勢。一、JSONRPC2.0是什么？JSONRPC2.0是一種基于JSON的輕量級遠程過程調用（RPC）協議，誕生于2010年。它通過簡單的請求響應機制，允許客戶端...

引言在AI智能體（Agent）爆發的時代，谷歌與Anthropic兩大巨頭分別推出了A2A（AgenttoAgentProtocol）和MCP（ModelContextProtocol）框架，試圖解決AI生態中的核心問題。但這兩者究竟有何不同？誰更可能成為未來的標準？本文將從設計目標、技術原理、應用場景等多維度解析二者的差異，并探討其對開發者與企業的影響。一、本質區別：協作VS工具1.A2A：讓智能體“對話”谷歌A2A的核心目標是打破智能體間的壁壘，讓不同框架、供應...