女王の专属领地

传统认知中，上下文常被视为“聊天记录”或“系统提示词”。对Agent而言，上下文是其理解世界、决策行动的根基性“环境信息场”动态场景信息：用户目标（显性与隐性）、环境状态（时间、地点、设备）、多轮交互历史知识图谱：领域本体、用户画像、实时数据（如库存、行情）执行状态：工具调用链、任务分解与依赖关系、执行约束多模态感知：文本、语音、图像、传感器数据的融合理解关键洞察：缺乏深度上下文，Agent只是零散工具的组合；精密的上下文工程，让Agent成为“自主决策体”。

ReAct框架突破传统LLM局限，实现推理与行动的协同闭环。该框架通过"思考→行动→观察"循环模拟人类决策过程，有效解决幻觉问题并支持复杂任务分解。文章详细解析了ReAct的架构设计、技术优势，并基于LangChain提供完整实现示例，展示如何构建具备搜索和计算能力的智能体。同时探讨了ReAct在科研、网络安全等领域的创新应用及优化策略，展望其向自主智能方向的发展潜力。ReAct代表LLM从内容生成向决策智能的跨越，为构建真正智能的AI系统提供了可行路径。

摘要： AI Agent正向具备感知-推理-执行-反思闭环的自主智能体演进。本文提出四阶段进阶路线：1）工具化Agent（基础功能）；2）智能化Agent（上下文记忆）；3）自动化Agent（多工具编排）；4）自治型Agent（自主决策）。通过痛点分析（功能单一、记忆缺失、决策链短）和核心能力框架（感知、记忆、工具、决策、安全），结合市场调研案例，强调Agent开发需分阶段构建能力闭环，关键在于"在正确时间做正确事"，而非追求功能堆砌。图表辅助展示了痛点分布、进阶流程及技术架构。

低代码编排：工作流节点拖拽式设计，无需写一行Python代码；一体化能力：知识库、Agent、部署无缝衔接，避免工具间数据流转损耗；灵活扩展：后续可快速集成卫星云图识别（通过"图片处理"节点调用AI模型）、用户位置自动识别（接入高德地图API）等功能。未来，我们计划基于Dify探索气象预测Agent——结合历史数据和LLM做短期降雨趋势预测，让智能体从"被动预警"升级为"主动预测"。如果你也在做垂直领域的智能体，强烈推荐试试Dify，它可能会彻底改变你对AI应用开发的认知。

示例选择器是 LangChain 中的一个关键组件，用于从大量示例中动态挑选最相关的内容，以构建少样本（few-shot）Prompt。节省 Token：只挑选最有用的示例，减少冗余信息提升模型性能：选择相关示例能加强模型的回答准确度，提高召回率💡 想象一下：你教孩子学数学，不会把100道题全给他，而是挑3-5道最相似的例题。示例选择器就是这个原理！# 糟糕的做法：把所有示例都塞给模型examples = [例子1, 例子2, 例子3,..., 例子100]

AI Agent底层设计：构建稳定高效的系统基础 核心摘要： AI Agent的成功落地高度依赖底层系统设计，78%的失败案例源于基础设施缺陷。本文系统梳理了Agent产品必需的六大底层模块：1）分层计算架构（实时/分析/战略层）；2）多模态存储系统（向量数据库+会话存储+知识图谱）；3）混合算力部署（边缘计算+GPU集群）；4）数据流通管道；5）服务编排机制；6）安全合规体系。关键设计要点包括：异步任务调度、状态保持机制、弹性算力分配、多级存储策略和全局安全防护。建议采用分层架构设计，结合Redis/Pi

LangChain智能体Prompt工程化实践 LangChain作为生产级智能体开发框架，其核心在于Prompt的工程化管理。通过标准化模板设计，可显著提升智能体性能（意图识别准确率+37%，响应时间<1.2秒）。关键实现方案包括： 模板分层：基础PromptTemplate、FewShotPromptTemplate和ChatPromptTemplate分别应对不同场景 动态组合：支持Pipeline组合、Jinja2逻辑处理等多模板协同 实战案例：酒店客服系统通过SystemMessage+DB

摘要：本文系统探讨了意图识别在智能体（Agent）中的核心作用与技术实现路径。意图识别作为Agent理解用户需求的关键环节，能够将自然语言映射为结构化意图标签与参数，支撑下游任务决策。文章从应用场景（如客服、AI助理）切入，对比单/多意图、工具/任务类等分类维度，提出结合LangChain框架的技术架构，涵盖上下文记忆、Prompt工程、LLM解析等模块。通过代码示例展示了基于LangChain的意图分类、参数抽取及多轮对话实现，并分析了与OpenAI Function Calling的协同方案。最后针对工

LangChain框架解析：构建LLM应用的利器 LangChain是一个开源框架，通过模块化设计连接大语言模型(LLM)与外部工具，支持开发复杂AI应用。其核心组件包括： 模型接口：集成多种LLM提供商 链式工作流：串联多步骤任务流程 记忆管理：支持多轮对话上下文 代理系统：动态调用工具完成任务 优势在于灵活的组合能力与丰富集成生态，但存在学习曲线陡峭、调试复杂等挑战。该框架特别适用于需要结合检索、记忆和工具调用的智能应用开发，为LLM工程化提供标准化解决方案。

hi，大家，最近没有更新我的动态，目前在一家国企控股的公司做AI产品经理，具体一点就是做AI agent产品，基于气象海洋的行业背景做气象智能体以及气象智能体+行业的一些解决方案，比如特种、低空、农业等等。从今天起我打算用4周左右的时间带大家一步步设计并落地一个AI agent产品，其中产品设计的部分，是我的本质工作，我会一一介绍给大家，技术部分，我也会手把手教大家（为了巩固我自己的AI能力，下场搓一把代码）！感兴趣的同学可以和我一起，有问题欢迎大家随时留言沟通！