DeepAgents是什么？LangChain官方AI代理框架深度解析
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LangChain 正式发布 DeepAgents 代理框架，基于 LangChain 与 LangGraph 构建，专为复杂自动化任务设计。集成高级规划工具、文件系统后端支持及子代理生成能力，为开发者提供构建高性能、多层级 AI 代理系统的核心基础设施。AI大模型2026/3/23
分类：AI大模型
AI大模型专栏涵盖从GPT、DeepSeek到gemini、Agentic智能体的全方位研究。深度解析RAG架构优化、KV缓存内存瓶颈解决、JSON结构化数据提取及提示工程实践（如Prompt Refiner）。本专栏还关注软件工程师转型AI研发的实用路径及AI安全风险评估，为开发者提供从基础理论到生产级系统构建的完整知识体系。
共 612 篇
OpenViking如何管理AI智能体上下文？2026年开源数据库解析
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OpenViking is an open-source context database designed specifically for AI Agents, using a file system paradigm to unify memory, resources, and skill management, enabling hierarchical context delivery and self-evolution with significant token cost reduction.
原文翻译：
OpenViking是一款专为AI智能体设计的开源上下文数据库，采用文件系统范式统一管理内存、资源和技能，实现分层上下文交付和自我进化，显著降低令牌成本。AI大模型2026/3/23
如何用GPT-3提取知识图谱？GraphGPT开源工具详解
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GraphGPT是一款开源工具，借助GPT-3从非结构化自然语言文本中自动提取结构化知识图谱，实现实体及其关系的可视化。AI大模型2026/3/22
什么是检索增强生成(RAG)？2026年AI大模型优化方案解析
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检索增强生成（RAG）将外部最新知识源与大型语言模型（LLM）结合，提升生成式AI的准确性、时效性与情境适应性，无需高成本模型重训练。AI大模型2026/3/22
RAG技术原理是什么？2026年深度解析检索增强生成
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RAG（检索增强生成）是一种结合检索系统与生成模型的人工智能技术，通过调用外部知识库提供准确且上下文相关的响应，显著提升信息处理与知识密集型任务的能力。AI大模型2026/3/22
RAG技术如何解决大模型幻觉？2026年核心原理与工程实践深度解析
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本文全面解析RAG（检索增强生成）技术，涵盖核心原理、工作流程与工程化实践，结合百度开发者平台经验，深入探讨其如何有效缓解大模型幻觉问题。AI大模型2026/3/22
如何解决RAG数据预处理难题？OpenDataLoader PDF智能解析PDF
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OpenDataLoader PDF is an open-source tool that intelligently restructures PDF layouts into AI-friendly formats (JSON, Markdown, HTML), solving the 'garbage in, garbage out' problem in RAG applications by preserving document structure, handling tables, and filtering irrelevant content.
原文翻译：
OpenDataLoader PDF是一款开源工具，能够智能重构PDF布局为AI友好格式（JSON、Markdown、HTML），通过保留文档结构、处理表格和过滤无关内容，解决RAG应用中的“垃圾进，垃圾出”问题。AI大模型2026/3/21
OpenDataLoader PDF：如何将PDF转为AI可用数据？2026年最新解析工具
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OpenDataLoader PDF 是一款开源工具，可将复杂PDF文档转化为适用于RAG与微调等AI应用的高质量结构化数据。该工具在布局还原、表格提取与多模态处理方面表现优异，内置AI安全功能，无需GPU即可在本地运行。AI大模型2026/3/21
Qwen3-1.7B双模式推理如何优化AI性能？2026年深度解析
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Qwen3-1.7B is a 1.7 billion parameter large language model featuring unique dual-mode reasoning capabilities, supporting seamless switching between thinking and non-thinking modes for optimized performance across various scenarios including complex reasoning, creative tasks, and multilingual applications.
原文翻译：
千问3-1.7B是一个拥有17亿参数的大型语言模型，具备独特的双模式推理能力，支持在思考模式和非思考模式之间无缝切换，可在复杂推理、创意任务和多语言应用等多种场景中实现优化性能。AI大模型2026/3/21
LangChain DeepAgents与Claude Flow：多智能体编码系统2026实践指南
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This article provides a comprehensive guide to building reliable multi-agent coding systems using LangChain DeepAgents and Claude Flow. It introduces Harness Engineering methodology for controlling AI outputs, demonstrates coding agent construction with HumanEval benchmark evaluation, and showcases multi-agent collaboration for complex tasks like full-stack application generation and research report creation.
原文翻译：
本文提供了使用LangChain DeepAgents和Claude Flow构建可靠多智能体编码系统的全面指南。介绍了用于控制AI输出的Harness Engineering方法论，演示了使用HumanEval基准评估的编码智能体构建，并展示了用于复杂任务（如全栈应用生成和研究报告创建）的多智能体协作。AI大模型2026/3/21
Cognee框架如何构建AI知识记忆系统？2026年深度解析
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Cognee是一个开源Python框架，专为AI应用与智能体构建持久化、动态的知识记忆系统。它融合向量搜索、图数据库与认知科学方法，将原始数据转化为互联的知识图谱。AI大模型2026/3/21
TokenLens是什么？开源AI网关与成本智能平台2026年深度解析
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TokenLens is an open-source AI gateway and cost intelligence platform that acts as a transparent proxy between applications and AI providers, offering real-time monitoring, waste detection, content guardrails, and comprehensive cost optimization features while keeping all data local.
原文翻译：
TokenLens是一个开源AI网关和成本智能平台，作为应用程序与AI提供商之间的透明代理，提供实时监控、浪费检测、内容护栏和全面的成本优化功能，同时保持所有数据本地化。AI大模型2026/3/21