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使用 LangChain 创建一个简单的 Agent本文参考 LangChain 官方示例，实现大模型调用、一个天气工具调用、LangSmith 的简单使用，算是我的学习笔记

大模型教程

2025年AI大模型开发生态白皮书｜附123页PDF文件下载本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，在智泊AI。《2025AI大模型开发生态白皮书》由中科算网算泥社区主编，联合中国科学技术大学苏州高等研究院、中国人民大学数据与人工智能研发实验中心发布，旨在系统梳理全球AI大模型的发展现状、技术趋势、生态布局及落地实践。

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2025年企业级AI Agent（智能体）价值及应用报告｜附77页PDF文件下载本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，在智泊AI。一个全新的时代正以前所未有的速度向我们奔来。随着AIGC**（生成式人工智能）的浪潮席卷全球，我们观察到，技术的演进正从单纯的内容生成，迈向更深层次的“智能体”（AI Agent**）革命。这不仅是技术的迭代，更是生产力范式的颠覆性变革。当AI不再仅仅是工具，而是能自主理解、规划、并执行复杂任务的智能伙伴时，企业的每一个流程、每一次决策、每一个创想，都将被重新定义。

工程师学AI之起始篇：理论与实践学习计划本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，在智泊AI。随着22年底chatgpt的重磅推出，大语言模型（LLM）发展迅猛，从最初的“大号文本预测器”（会听，会说）一步步成长为如今能处理复杂任务的“智能体”基石（会想、会做）。25年初deepseek点燃了国人对大模型的热情，不知您是否好奇Transformer、自注意力self-attention、LLM、Token、向量化Embedding、涌现、Pre-training、有监督微调SFT、RLHF、MOE、MLA、多模态、思维链Co

工程师学AI之第二篇：AI大模型vs数学理论本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，在智泊AI。上一篇我们梳理了大模型的基本脉络，并制定了学习计划：阶段一提到数学知识是理解大模型原理的必备内功，因此本章主要回顾下大学和研究生期间线性代数、概率论、微积分、信息论相关的数学知识。本文主要回答几个问题：

LLM 四阶段和 Transformer 架构（三）阶段二的详细推理过程讲解完毕，但这时候 LLM 只经过了预训练，他只会续写，阶段三通过特定的调试，让 LLM 拥有问答、规避风险等真正可以被人用的能力。

什么是注意力机制？什么是自注意力机制？二者有何区别？引言：今天我们分为两大部分讲AI大模型的知识点，第一个部分是注意力机制，第二个部分是自注意力机制。一、注意力机制

数据智能老司机

多智能体系统的上下文工程——构建上下文感知的多智能体系统在上一章中，我们使用 MCP 构建了一个多智能体系统（Multi-Agent System，MAS）。这个系统可以工作，但有一个很大的局限：它的“知识”都是模拟出来的。对于学习来说这没问题，但也意味着这些智能体被困在了我们预先设计好的沙盒里：它们不能访问真实信息，也无法根据当前环境即时调整行为。在这一章，我们要把它们从盒子里“放出来”——让智能体通过基于向量存储（vector store）构建的实时信息管道，连接到外部数据。

Spring Boot 集成 Spring AI：实现可被大模型调用的 MCP Server项目代码： Github大家都知道利用大模型可以做Agent，让用户通过和大模型对话来实现工具调用。但是，很多企业想自己实现一个调用自己业务系统的大模型却不知道如何做。

硬核隔壁老王

深度思考RAG实战：从零构建Agent驱动的多步骤检索增强系统（附完整代码+收藏指南）文章介绍了一种解决传统RAG系统局限性的"深度思考RAG"架构，通过Agent驱动的多步骤处理（规划、检索、反思、批评和合成）处理复杂查询。系统包含工具感知计划器、多阶段检索漏斗、自我批评机制和流程控制策略，使用LangGraph构建有状态工作流，能自适应选择检索策略并整合多源信息。评估显示，与传统RAG相比，其在上下文精确度、召回率和答案正确性方面显著提升，并探讨了使用马尔可夫决策过程优化策略模型的未来方向。

分享一名海外独立开发者的 AI 编程工作流编者按：当 AI 编程智能体宣称能自动化一切时，我们是否在工具与概念的丛林中迷失了方向，反而忘记了如何最简单、直接地解决问题？

【Java手搓RAGFlow】-1- 环境准备我们之前使用过RAGFlow RAGflow项目地址：https://github.com/infiniflow/ragflow

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Happy-LLM：从零开始的大语言模型原理与实践教程本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，在智泊AI。《Happy-LLM》项目是一个系统性的 LLM 学习教程的开源项目，旨在帮助学习者深入理解大语言模型的核心原理和训练过程，并能够亲手搭建和训练一个 LLM。

LLM 四阶段和 Transformer 架构（二）上一篇解释完点积和矩阵乘法，矩阵乘法是一种转换，这一篇看 Transformer 中如何运用的。LLM 的本质是预测下一个 token，阶段二中，使用大量的互联网内容，给模型做训练，使用自监督学习，不断调整 1750 亿个参数。直到模型能够正确的补全文本内容。

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如何训练你的大语言模型：使用 Unsloth 进行低秩适配微调！本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，在智泊AI。大语言模型（LLM）微调就像训练一条龙。图片由ChatGPT根据作者提示生成训练大语言模型的体验，很像在《驯龙高手》里教“无牙”（Toothless）飞行：“无牙”无疑是条强大的龙，但它少了一只尾翼；同理，基础大语言模型看似功能强大，但若未经训练、无法获取你的领域知识，就容易出现“幻觉”（生成虚假信息），给出不可靠的回复。

GraphRAG 全流程实战指南：从入门到业务落地本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，在智泊AI。本文全面解析微软开源的 GraphRAG 项目，从它是什么、怎么用、如何优化运行性能、生成哪些关键文件，到如何集成到你自己的业务中。内容深入但通俗，适合开发者、数据分析师、AI工程师学习参考。

5步构建企业级RAG应用：Dify与LangChain v1.0集成实战本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，在智泊AI。今天，我们将通过五个关键步骤，带您从零开始掌握Dify与LangChain v1.0的集成技术，构建属于自己的企业级RAG应用。

一文讲清：从语言学到深度学习NLP自然语言处理基础概念20世纪60年代，机器怎么理解自然语言上图是早期对自然语言处理的理解自然语言处理（NLP）因对人类语言的计算建模与分析需求日益增长而备受关注。其应用场景已覆盖机器翻译、垃圾邮件检测、信息提取、自动摘要、医疗诊断及问答系统等多个领域。

AI概念解惑系列 - RAG本文发布于掘金，转载请声明随着最近几年AI在各个领域大放异彩，作为一个前端开发，我也对AI里的各种技术概念产生了浓厚的兴趣，希望能详细了解这些技术概念和背后的原理后，找寻和前端结合的一些思路。今天我们就来一起了解下AI领域常用到的一个技术——RAG（Retrieval-Augmented Generation），检索增强生成。

用LangChain1.0搭建第一个天气查询智能体从2025年10月18日LangChain正式发布了V1.0.0版本，这个版本可谓改动较大，但是对于开发人员受益颇多。 LangChain v1.0对命名空间进行了大刀阔斧的精简，将核心功能聚焦于Agent开发所需的基础组件，而将 legacy 功能迁移至langchain-classic包。这种精简带来了三个显著好处：