LLM 架构

深入探讨 AI 智能体的四个基本组成部分——记忆、工具、规划和执行，以及如何利用现代 LLM 实现这些功能。

本教程深入探讨如何利用 LangGraph 的状态管理、中断和持久化内存功能，在 LLM 代理中集成人工反馈，提升 AI 应用的可靠性与安全性。

超越基础的 API 调用，本文深入探讨了 7 种经过生产验证的 LLM 架构，包括 RAG、多智能体协作、人机协同以及批处理，助力企业级 AI 应用开发。

构建可靠的 AI 智能体不仅仅是编写提示词。本文深入探讨了为什么系统架构（包括记忆、规划和验证）比底层 LLM 的智能更为关键，并提供了实战设计思路。

深入探讨为什么从简单的 LLM 提示词转向智能体循环（Agentic Loops）是 2025 年 AI 架构的核心变革，以及如何构建生产级的 Agent。

深入探讨从线性检索增强生成（RAG）流水线向迭代式智能体（Agentic）工作流的架构转变，助力构建复杂的企业级 AI 应用。

本文深入探讨 AI Agent 的多层内存架构设计，包括短期上下文管理、长期向量存储以及情景记忆检索，旨在帮助开发者构建具备持续学习能力的智能系统。

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。