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LangChain入门（十四）- Agentic RAG 的正确打开方式：用 LangChain 实现“有思考、可解释、不遗漏”的检索增强问答在构建检索增强生成（RAG）系统时，许多开发者会陷入一个两难：是追求极致效率，把所有检索结果一次性丢给大模型生成答案；还是牺牲一点性能，让 AI 分步骤“思考”并逐步输出中间结论，以提升透明度和用户信任？前者看似简洁高效，却容易变成黑盒；后者虽然体验友好，但若设计不当，极易导致重复检索、LLM 调用冗余、答案冲突等问题。最近，一种结合 LangChain 与 Qdrant 的 Agentic Flow 被广泛尝试：用户提问后，系统先用 LLM 动态拆解出多个子问题，再逐个检索、逐个生成中间回答，最后汇总成

LangChain入门（十三）- 6步实操Agent落地大法过去几年，大模型和 Agent 的讨论铺天盖地，但多数团队卡在同一个问题上：知道 Agent 很强，却不知道第一步该写什么代码。产品经理画了流程图，工程师接了 API，结果跑起来发现 AI 根本理解不了用户意图；或者能跑通几个例子，一上线就幻觉频出、成本飙升。问题不在技术，而在方法——我们沿用了传统软件开发的思维去构建一个概率性系统。Agent 不是功能模块的堆砌，而是推理链的编排。它需要一套全新的启动逻辑：先验证理解能力，再接入工具；先明确边界，再扩展场景。LangChain 团队在大量实践中总结出一套

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2026年AI开发平台如何驱动金融、制造、零售的场景化落地？通用型的AI工具已无法满足行业纵深需求。2026年，AI开发平台的竞争力将高度体现在其对垂直行业场景的深度理解与支撑能力上。金融、制造、零售作为数字化先锋行业，其智能化痛点与路径具有代表性。本文将剖析在这三大行业，2026年AI开发平台怎么选，以及典型的AI应用如何落地场景。

基于 Coze 数据库的智能体中枢：智能体来了（西南总部）如何构建 AI Agent 指挥官随着大模型能力由“单点推理”向“多任务协同”演进，人工智能应用正在从工具化阶段进入智能体化阶段。当前多数 AI Agent 在实际部署中仍面临知识分散、角色冲突、调度失序与结果不可控等系统性问题。基于 Coze 数据库构建的智能体中枢，通过引入“AI Agent 指挥官”这一中枢角色，将知识、任务、工具与子智能体纳入统一调度与约束体系，实现可控、可解释、可扩展的智能协同机制。该结构为组织级 AI Agent 落地提供了一种可复制的系统范式，对智能体规模化应用、数字基础设施升级及长期人机协作具有基础性意义。

重构认知——AI智能体来了从0到1的落地工程全指南摘要：当大模型从“对话框”走向“行动力”，AI智能体（Agent）成为了连接通用智能与行业价值的核心载体。本文将打破单纯的“调参”思维，从感知、决策、执行、记忆四大底层架构出发，系统性梳理智能体开发的“五步跃迁法”，助你从零构建具备行业深度与自主能力的数字生命。

智能体来了从 0 到 1：数据、工具与规则的协同范式随着人工智能在产业场景中的持续深入，单一的大模型调用已难以覆盖复杂业务流程。当前工程实践中，智能体逐渐被视为一种以大模型为核心、通过系统化编排实现任务闭环的应用形态。

RAG不是魔法，是工程：从知识库到企业部署的硬核实践大模型热潮席卷技术圈，但真正将其用于企业生产环境的人很快会发现：开箱即用的聊天机器人远不能满足业务需求。模型会胡说八道，回答不了昨天刚发布的新政策，更不敢把客户合同上传到公有云API。这时候，RAG（检索增强生成）成了多数团队的第一选择。然而，很多项目在“跑通Demo”后便陷入泥潭——召回率低、答案不准、维护成本高、用户反馈差。问题出在哪？不在于RAG理论本身，而在于工程实现的粗糙。RAG看似简单：用户提问，系统检索相关文档，再让大模型生成答案。但每个环节都藏着陷阱：PDF解析丢失表格结构、文本切分截断关

深度实战：Spring AI 与 MCP（Model Context Protocol）构建下一代 AI Agent在过去的两年中，生成式 AI（AIGC）经历了从单纯的“聊天对话”向“自主决策”的跨越式发展。早期的 LLM 只是一个庞大的知识库，它能吟诗作对，却无法感知实时世界，也无法操作具体的软件工具。为了解决这一局限性，AI Agent（智能体）的概念应运而生。Agent 的核心在于其“行动能力”，即通过 Tool Calling（工具调用）机制，连接数据库、API 和本地文件系统。

Spring AI + MCP 实战：构建下一代智能 Agent 应用在人工智能技术飞速发展的今天，我们正经历着从“对话式 AI”向“代理式 AI（Agentic AI）”的重大范式转移。早期的 LLM 应用大多局限于简单的问答（RAG 或直接对话），用户输入 Prompt，模型输出文本。然而，这种模式存在一个致命的弱点：模型被困在了“数字真空”中，无法感知实时数据，也无法对真实世界产生物理影响。

Spring AI + MCP 实战：构建标准化、可扩展的 AI Agent 架构体系在生成式 AI 爆发的初期，开发者主要关注的是如何通过 Prompt Engineering 调用大模型（LLM）的 API。然而，随着应用场景的深入，我们发现单纯的“对话”远不能满足业务需求。AI 必须能够感知外部世界、操作外部工具，这就是所谓的 AI Agent（智能体）。

Spring AI + MCP 实战：构建标准化 AI 智能代理与上下文集成在人工智能技术浪潮中，大语言模型（LLM）的演进已经从单纯的“聊天对话”进化到了“智能代理（Agent）”阶段。早期的 AI 应用开发往往陷入一种“胶水代码”的泥潭：开发者需要为每一个外部工具、每一份私有文档编写繁琐的适配器代码。随着 Anthropic 发布了 Model Context Protocol（MCP，模型上下文协议），这一局面正在发生根本性的变化。对于广大 Java 开发者而言，Spring AI 框架敏锐地捕捉到了这一趋势，通过深度集成 MCP，为构建标准化、可扩展的 AI 应用提供了坚

从 0 到 1 构建 AI 智能体——AI Agent 的工程化路径、行业范式与未来形态过去几年，大模型让 AI 拥有了“语言能力”，但真正改变生产方式的，不是会说话的模型，而是能行动、能记忆、能协作的智能体（AI Agent）。

browser-use - 让AI Agent真正“会“用浏览器最近做AI Agent相关开发时，有个问题一直挺让人头疼：怎么让AI真正操作网页？ Selenium、Playwright这些传统工具虽然好用，但写代码定位元素、处理交互太费劲了。前阵子发现 browser-use 这个项目，它的思路挺有意思——让AI Agent像人一样用浏览器。

红迅低代码平台（redxun）

构建智慧电商体验：企业级智能体开发平台在零售全链路的场景融合电商行业正经历人、货、场的全面数字化重构。企业级智能体开发平台使得零售商能够构建贯穿线上线下、连接消费者与供应链的智能体网络，实现精准营销、高效运营和极致体验的统一。

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金智维入选“十四五”金融科技创新成果及科普实践成果名单近日，由中国通信学会金融科技专家委员会、中国互联网协会数字金融工作委员会共同开展的“十四五”金融科技创新成果及科普实践成果名单正式公布，由金智维携手中国工商银行打造的数字员工项目成功入选创新案例名单，这不仅是金智维AI数字员工和企业级智能体解决方案在超大型金融机构中成功应用的典范，也再次证明了其在推动金融科技前沿创新与规模化落地方面的坚实能力。

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赋能研发创新：企业级智能体开发平台在软件开发与IT项目中的应用软件开发与项目管理是知识密集型工作，同样存在大量可被智能化的场景。利用企业级智能体开发平台，企业可以为研发团队构建专属的“智能协作者”，从而提升代码质量、加速项目交付并优化资源管理。

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国金证券×金智维 | 引领金融智能体规模化落地当AI Agent的技术叙事从概念宣讲走向场景实证，行业已然告别 “喊口号”的萌芽期，迈入规模化落地检验的关键阶段。无论是重构前后端交互逻辑，实现“对话即服务”的高效响应，还是深耕中后台核心环节，在风险控制、合规审核、交易执行中替代重复性劳动，智能体都被赋予了有别于传统AI工具的使命：不再是“被动响应”的执行者，而是进化为真正解决复杂场景问题的“智能员工”。

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企业级智能体开发平台如何赋能个性化客户互动？在信息过载的时代，泛泛而谈的营销已无法吸引客户。基于企业级智能体开发平台构建的营销智能体，正推动营销从“千人一面”的广播，走向“一人一面”的精准对话，成为提升客户生命周期价值的核心驱动器。

【Hello-Agents】学习笔记（一）在人工智能领域，智能体被定义为任何能够通过传感器（Sensors）感知其所处环境（Environment），并自主地通过执行器（Actuators）采取行动（Action）以达成特定目标的实体。

Large Language Model(LLM)应用开发学习实践（一）阿里云百炼平台（Bailian）与DashScope（灵积）都是阿里云提供的大模型服务产品，二者都基于通义千问（Qwen）等大模型，但在定位、功能、目标用户和使用方式上存在明显区别。整体上两者的关系为互补演进，DashScope 提供原子能力，百炼在此之上构建应用生态。