LLM 架构

深入了解如何使用 LangGraph 构建具有状态感知的复杂 LLM 智能体。本教程涵盖 StateGraph 架构、节点定义、工具集成以及循环工作流的实现细节。

本文将深入探讨如何超越传统的向量检索（RAG），结合知识图谱与 Gemini 等大语言模型，为 AI 助手构建结构化、持久化的 “深层记忆” 架构。

一份关于将 LLM 原型转化为生产级系统的全面指南，涵盖多层架构、常见陷阱以及实现可靠性和成本效益的策略。

探索如何通过递归摘要和 Map-Reduce 模式克服上下文窗口限制，利用 LLM 处理数百万 Token 的实用方法。

深入探讨 Model Context Protocol (MCP) 如何解决 AI 智能体的无状态性挑战，通过标准化资源、提示词和工具集成，为现代 LLM 开发提供持久上下文和确定性工作流。

深入探讨 LangChain 与 LangGraph 之间的架构差异，通过“快餐店与自助餐”的生动比喻，解释开发者在不同业务场景下应如何选择合适的 LLM 开发框架。

本文深度解析模型上下文协议 (MCP)，探讨大语言模型如何通过标准化架构发现并执行外部工具，助力开发者构建强大的 AI Agent。

本文深入探讨了如何从简单的 LLM 调用转向确定性的“上下文即服务”（CaaS）架构，旨在为企业构建安全、可控且具备多态输出能力的生产级 AI Agent。