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智能体协作革命：基于LangGraph实现复杂任务自动分工
本文探讨大模型应用中多智能体协作的必要性，剖析单智能体局限，并基于LangGraph框架详解多智能体系统构建。通过子图状态共享与Network架构实战，展示如何打造高效、可控的AI协作系统，助力迈向组织级AI。建议收藏，深入学习。
《大模型驱动的智能文档解析系统：从领域适配到落地优化的全链路开发实践》
本文聚焦大模型在高端装备制造企业智能文档解析系统的落地实践，针对领域术语理解断层、长文档上下文限制、知识提取精准度不足、响应缓慢、微调成本高、稳定性差等核心痛点，提出对应解决方案：构建领域术语知识底座适配行业语境，以语义分块+关联图谱突破长文档解析瓶颈，用多轮校验+规则库保障知识可靠性，通过分层部署+多级缓存优化响应速度，采用增量微调+prompt工程降低成本并提升泛化能力，依托全链路监控+自动化运维保障长期稳定。优化后，术语识别准确率、知识逻辑完整性显著提升，单文档初步解析响应缩至3秒内，故障发生率降至1.2%，印证大模型落地需全链路协同且贴合领域需求。
意图识别准确率97.6%！高阶多轮对话RAG架构实战分享
本文系统解析NLU中意图识别与槽位抽取的4种技术方案：从提示词工程入门，到节点分离、RAG增强，再到多轮对话优化，覆盖不同场景的选型策略，助力AI智能体精准理解用户需求。
工具设计+动态检索：上下文工程如何让AI智能体像人类一样思考？
本文深入解析AI Agent时代的上下文工程，阐述其从提示工程的演进逻辑，剖析系统提示、工具设计与示例策划三大核心，并探讨长时程任务应对策略，揭示高效信息流管理对构建可靠Agent的关键作用。建议收藏细读。
腾讯WeKnora 架构学习指南
《WeKnora架构学习指南》系统解析了这一腾讯开源的智能知识库项目，涵盖核心架构、技术栈、代码结构与学习路径。通过生活化类比和深度流程图解，帮助开发者从零掌握Go后端、Vue前端、RAG原理及微服务协同，提供四阶段进阶路线与实战建议，助力快速上手并参与贡献。
GenSX （不一样的AI应用框架）架构学习指南
GenSX 是一个基于 TypeScript 的函数式 AI 工作流框架，以“函数组合替代图编排”为核心理念。它通过纯函数组件、自动追踪与断点恢复等特性，让开发者用自然代码构建可追溯、易测试的 LLM 应用。支持多模型集成与插件化扩展，兼具灵活性与工程化优势。
AutoGen - 架构学习指南
AutoGen 是微软开源的 AI Agent 框架，支持多智能体协作与分布式部署。本指南从架构解析、技能清单到学习路径，带你由浅入深掌握其核心原理与实战应用，助力构建可扩展的智能系统。
vLLM 架构学习指南
本指南深入解析vLLM高性能推理引擎架构，涵盖核心创新PagedAttention与连续批处理技术，结合代码结构、学习路径与实践建议，系统指导用户从入门到贡献源码的全过程。
Coze Loop 架构学习指南
本指南系统解析 Coze Loop 架构，涵盖项目结构、DDD 设计、技术栈与学习路径，助你从零掌握 AI Agent 平台开发与贡献。
Gemini CLI 架构学习指南
本指南深入解析开源终端AI助手Gemini CLI的架构设计，涵盖项目结构、核心流程与技术栈（TypeScript/React+Ink/Node.js），并提供从环境搭建到贡献代码的四阶段学习路径，助力开发者掌握AI编程工具开发精髓。
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