Langchain

2026年将成为AIAgent（智能体）爆发元年，标志着AI从被动问答迈向自主思考、规划和执行的智能体时代。核心特征包括大模型能力、记忆系统、工具调用和任务规划，使智能体不仅能回答问题，还能完成复杂任...

LangGraph是一个用于构建、部署和运行基于状态的多步骤AI/Agent工作流的框架。它基于图论的概念，允许开发者创建由节点和边组成的工作流，实现复杂的AI应用逻辑。LangGraph 是一个用于...

本文系统介绍了多AI Agent协作中的冲突解决机制。首先阐述了AI Agent从被动响应到主动执行的演进趋势，强调冲突处理在智能协作中的核心地位。通过分层架构图展示了从基础设施到应用层的完整技术栈...

这是一篇关于AI Agent的技术综述文章摘要：AI Agent正从"对话工具"进化为"目标导向的数字助手"。与传统AI不同，Agent具备自主性、记忆力和工具...

超自动化通过RPA与AI Agent的深度融合，正在推动AI从被动响应向主动执行的范式转变。文章系统阐述了这一趋势的技术架构（应用层、Agent层、工具层、模型层、基础设施层）和核心算法（基础执行框架...

MaxKB4j近三月迎来重大升级，从RAG引擎发展为全能AI工作流平台。核心进展包括：1）工作流引擎全面重构，支持异步执行与超时控制；2）新增触发器模块实现自动化运行；3）PDF解析能力显著提升；4...

本章深入探讨AI Agent的多轮执行与历史记忆机制，揭示其从对话工具向执行引擎的演进。核心内容包括：1) 概念解析，区分传统AI与执行式AI；2) 五层技术架构（应用层、Agent层、工具层等）；3...

当下，Vibe Coding（氛围编程）掀起编程范式革命，自然语言驱动 AI 生成代码成为常态。但 AI 写代码并非万能，存在代码架构粗糙、安全漏洞、知识幻觉、复杂场景适配不足等短板。想要构建企业级...

AI智能体（AI Agent）作为人工智能领域的前沿技术，其核心原理是让大语言模型（LLM）具备自主规划、推理和调用工具执行任务的能力。这项技术的价值在于将LLM从单纯的对话系统升级为能够解决复杂问题...

LangGraph 的本质，是用图组织 Agent，用状态承载上下文，用持久化和中断机制，让 AI 从“会回答”走向“会持续完成任务”。