qq_62223405的博客

消息传递与黑板系统，如同人类的“语言”与“文字”，各有其适用之境。设计MAS通信机制时，需在实时性、复杂度与可靠性间找到平衡。当智能体既能“窃窃私语”，又能“共绘蓝图”，多智能体系统的协作智慧将真正超越个体极限，开启人机共生的新篇章。讨论话题：如果你要设计一个智慧农业MAS，你会选择哪种通信机制？为什么？欢迎分享你的方案！

多智能体系统的组织方式，本质是权力、效率与灵活性的三角博弈。未来的MAS或将融合多种模式——平时以单元结构运行，遇到突发任务动态切换为联盟，而关键任务时升级为团队。当智能体不仅能自主行动，还能自主“选择如何协作”，我们便真正迈向了自组织智能的新纪元。讨论话题：如果你要设计一个外卖配送MAS，你会选择哪种组织方式？为什么？欢迎分享你的设计思路！

多智能体系统（MAS）自主性：独立感知环境、决策和行动。交互性：通过通信或环境间接协作/竞争。目标驱动：为实现个体或集体目标而行动。核心思想：将复杂问题拆解为子任务，分配给多个智能体并行处理，最终通过协作达成全局目标。MAS vs. 单智能体系统对比维度单智能体系统多智能体系统（MAS）任务处理集中式，依赖单一实体分布式，多实体协作可靠性单点故障风险高局部故障不影响全局（高容错）灵活性适应静态环境动态调整，适应复杂变化成本需高性能硬件资源分散，低成本部署。

多智能体系统的魅力，在于将简单的个体行为转化为复杂的群体智能。从蚂蚁觅食的启发，到城市大脑的构建，MAS的设计哲学始终围绕着“整体大于部分之和”。未来的智能体系统，或许不再是冰冷工具的集合，而是能感知环境、自适应调整、甚至具备“群体意识”的有机网络。当每个智能体既独立又共生，我们离真正的“智能生态”也将更近一步。互动话题：你认为未来的多智能体系统会在哪些领域率先突破？欢迎留言讨论！

在人工智能领域，Agent（智能体）是一个古老而经典的概念。它指的是一种能够自主感知环境、理解信息、规划决策并执行任务的软件实体。让机器像人类一样思考和行动。随着大语言模型（LLM）的爆发式发展，AI Agent的能力被推向全新高度。借助大模型的“大脑”，Agent不仅能够更自然地与人类交互，还能完成复杂任务的自主闭环处理。本文将深入解析Agent的核心原理，并探讨大模型如何重塑这一领域的未来。从“机械执行命令”到“自主思考行动”，AI Agent的进化本质是人类认知边界的延伸。

在企业内部当中，如果想要去提高公司内部某些领域的运营效率（如公司内部规章：新员工可以通过该应用进行了解），构建一个RAG应用，我们就需要准备一堆的知识库文档塞进去，通过检索实现又快又准的信息。但既然是大模型，那必然会存在穿帮，出现幻觉的情况。本文件通过几个指标详细说明：如何从一个反馈乱七八糟的RAG系统，到现在逐渐走向稳定的生产环境?

Semantic Kernel生态比起 LangChain 还差点，但是背靠大厂“巨硬”，这点也能快速赶上，设计整体奔着构建生产级应用去的，把LangChain的一些缺点基本都规避了。的封装实现为例，将向量数据库和搜索引擎结合起来，只需几行代码就可以完成复杂功能，加速MVP实现，需求验证。LangChain 的缺点主要是过度封装，Prompt 模板组件做这么抽象实在没必要，应用调试和生产环境可观测性方面都不太友好，软件工程方面的组织相对较差。LangChain 的优势在于丰富的组件支持，以。

Pipeline 是 Semantic Kernel 中用于将多个技能或模型按逻辑顺序串联，并通过自动化上下文传递与异步执行来编排复杂 AI 任务的核心流程引擎。

Semantic Kernel的Planner组件正在重塑AI应用开发范式。通过将自然语言转化为可执行计划，开发者可以专注业务逻辑创新，而无需深究底层实现细节。随着1.0正式版的发布，该组件已在实际生产环境经受住日均百万级调用的考验（微软技术博客数据）。对于渴望拥抱智能编排技术的开发者而言，现在正是深入探索Planner组件的最佳时机。

Plugin是连接大语言模型（LLM）与确定性代码的核心组件。它通过将自然语言语义与程序函数绑定，实现了从“不确定的AI推理”到“确定性的业务逻辑”的转化。例如，用户可以通过自然语言指令“购买3斤苹果”，触发SK调用后台的库存扣减和支付接口。：LLM生成的文本具有不确定性（如“购买水果”可能对应多种操作），而Plugin通过预定义的函数和参数约束，将模糊指令转化为精准动作。：每个Plugin可独立开发、测试和部署，支持跨项目复用。执行结果：北京天气：25℃ 晴，库存更新：苹果剩余97件。

它如同智能应用的"操作系统内核"，通过统一接口实现大语言模型（LLM）与传统代码的深度协同（网页4/网页8）。作为Semantic Kernel（SK）框架的"中央处理器"，Kernel承担着​。​：内置请求追踪与性能指标。​：使用YAML管理模型参数。

​​是微软推出的开源轻量级SDK（软件开发工具包），专为​​将大语言模型（LLM）与传统编程语言（如C#/Python/Java）深度结合​​而设计。它通过抽象化的组件架构，帮助开发者以“插件化”方式构建智能应用，既保留传统代码的精确性，又融入LLM的自然语言理解与生成能力，是当前​​AI原生应用开发的核心框架之一​。​​降低AI集成门槛​​：封装LLM调用、上下文管理、函数编排等复杂逻辑，开发者无需深入理解模型细节即可调用AI能力。​​解耦与扩展性​。

Semantic Kernel与LangChain的竞争，本质是“工程严谨性” vs “开发敏捷性”的权衡。随着LLM技术的演进，二者可能走向融合——SK吸收LangChain的灵活组件，LangChain借鉴SK的工程化设计。开发者应根据团队基因与项目阶段理性选型，而非盲目追随技术潮流。

说明：该代码主要是颜色定义和执行回调函数的一种形式，不可运行。"""基础回调处理器，可用于处理来自langchain的回调。""") -> Any:"""当LLM开始运行时触发。""") -> Any:"""当聊天模型开始运行时触发。""""""生成新LLM token时触发。仅在启用流式传输时可用。""""""当LLM运行结束时触发。""") -> Any:"""当LLM发生错误时触发。""") -> Any:"""当任务链开始运行时触发。""""""当任务链运行结束时触发。"""

通过合理运用Memory组件，开发者可以构建出具备以下能力的智能对话系统：✅ 30轮以上连贯对话✅ 个性化上下文感知✅ 长期用户画像记忆✅ 跨会话状态保持工作流程图。

本文通过对比分析揭示，LangChain Agent的灵活性既体现在开箱即用的高效性，也表现在可深度定制的扩展能力。开发者应根据业务复杂度、可控性需求和技术债务承受力，在标准化与定制化之间找到最佳平衡点。

在AI技术日新月异的今天，大型语言模型（LLM）的局限性也逐渐显现——它们无法有效处理特定领域知识和用户私有数据。这正是检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）技术崛起的根本原因。作为当前最主流的解决方案框架，LangChain的Retrieval模块为企业级AI应用开发提供了完整的工具链。本文将带您深入解析这个革命性框架的核心组件与技术实现。

Model I/O 是 LangChain 与语言模型交互的基础，负责输入输出全流程。但 LangChain 的强大之处在于其模块化设计，通过将 Model I/O 与 Chains、Agents 等组件结合，能够构建灵活复杂的语言模型应用。

在AI工程实践中，如何让大语言模型快速适应复杂任务且避免海量数据训练？LangChain框架的提供了高效解决方案。本文深入剖析其核心机制：通过结构化示例动态构建提示模板，引导模型学习分步推理逻辑，实现少样本场景下的精准输出控制。作为少样本提示工程的代表性工具，它既能减少对模型微调的依赖，又能突破零样本提示的局限性，在复杂问答、格式规范输出等场景展现显著优势。

本文主要通过代码的形式，直观对比“使用LECEL链式调用和不使用时的编写形式”，通过对比可以发现，LCEL链式调用在编写形式上，极大的简化了代码量，只需通过管制符“|”定义运行流程，不用通过定义不同的功能类和复杂的逻辑进行调用，在开发过程中能够极大提高开发效率。引言核心观点："LCEL 链式调用能极大简化代码量，只需通过管道符 | 定义运行流程，无需定义复杂的功能类和调用逻辑，显著提升开发效率。"通过文中代码对比，我们可以从 代码结构、可维护性、功能扩展性 三个维度验证这一结论

在LangChain框架中，和是两个密切相关但本质不同的概念。: 是LangChain中，指将多个组件（模型、工具、逻辑）串联成一个可执行的任务序列。: 是LangChain提供的，专门用于的语法工具。换句话说，。LCEL存在的意义是让开发者以更简洁、高效的方式创建复杂的Chain。LLMChain连接组件（如：构建一个链——生成提示词 → 调用模型 → 解析输出。

 LangChain 技术栈的模块化架构，核心围绕 LangChain 框架展开，通过分层设计支持多语言、多场景的 AI 应用开发。模块分为功能层、工具层、核心层和扩展层，强调模块化、可扩展性和跨平台兼容性。

​​组件​​​​对应字段​​​​作用​​​​示例​​签名nameparametersreturns定义函数调用规则和结构强制调用时必须传参类型type约束参数和返回值的数据类型限定参数为字符串文档解释功能和参数语义"description": "获取指定地区的当前天气信息"说明函数用途。

80%的数据泄露事件源于权限管理不当。而RBAC正是解决这些痛点的银弹，全球500强企业中92%的核心系统采用RBAC模型。：角色变更批量生效（如"财务主管"权限调整影响所有该角色用户）：直接绑定用户与权限 → 用户量过百即失控。：遵循最小权限原则（新员工默认无权限）新功能上线时，权限配置需要多少工时？能否在1小时内冻结离职员工所有权限？≤2个"否" → RBAC成熟度优秀。≥5个"否" → 系统处于高风险状态。：给实习生赋予"数据库备份"权限。3-4个"否" → 需要立即优化。

▸ 就像设计新型号的乐高积木，需要自己画图纸。

Function Calling技术正在重塑企业智能化转型的技术路线。掌握以下核心能力将成为开发者的关键竞争力：复杂系统API的语义化封装能力多模态工具链的编排设计能力安全与性能的平衡艺术业务语义的深度理解能力建议开发者重点关注工具编排框架（如LangChain, Semantic Kernel）的演进，同时深入垂直行业理解业务场景，这将是在大模型时代构建差异化竞争力的关键。

预加载高频工具集。

LangChain 通过模块化设计，将大语言模型转化为真正的生产力工具。掌握其工作流程后，开发者可以：✅ 快速构建企业级AI应用✅ 实现知识的有效管理和利用✅ 创造自然流畅的对话体验随着LangChain生态的持续发展，我们正站在智能应用开发的新纪元。建议读者从官方文档入手，结合实际业务需求，开启自己的LLM应用开发之旅。

知识库的构建与数据清洗是RAG模型成功的“隐形支柱”。通过本文的系统梳理，希望读者能掌握从数据筛选到高效检索的全链路关键技术。

,"unit": {},name：函数的唯一标识符：自然语言描述，决定LLM如何选择该函数parameters：定义输入参数的完整Schema。

RAT技术通过深度整合检索与推理，为大语言模型解决复杂问题提供了全新范式。尽管存在响应速度等挑战，但其在提升事实准确性和逻辑严谨性方面的价值已经得到验证。随着检索效率的不断提升和推理算法的持续优化，RAT有望成为下一代AI系统的标准架构，推动大模型在医疗、法律、科研等专业领域的深入应用。未来，我们预期将看到：更精细的推理-检索交互机制跨模态RAT系统（结合文本、图像、代码等）个性化推理模式适配这些发展将进一步释放大模型解决复杂现实问题的潜力。

在构建基于大型语言模型(LLM)的应用系统时，检索增强生成(RAG)和模型微调(Fine-tuning)是两种主流的技术路线。本文将从8个关键维度对这两种方法进行全面对比分析，帮助开发者根据具体业务需求做出最优技术选型。

OpenAI的这一优化历程提供了宝贵的RAG实施方法论：1. **分层优化策略**：- 先解决基础检索问题- 再处理结果精炼- 最后优化交互流程2. **技术组合优势**：- 结合传统信息检索与LLM能力- 算法优化与业务规则并重- 自动化处理与人工洞察结合3. **持续迭代文化**：- 基于数据的渐进式改进- 不满足于单次优化结果- 系统性解决各类边界情况对于希望实施RAG技术的团队，OpenAI的这一案例提供了明确的技术路线图。

本文将系统介绍RAG技术的演进历程，从传统架构到模块化设计，帮助读者全面理解这一领域的最新发展。模块化RAG代表了当前最先进的架构思想，它将整个系统分解为多个功能独立的组件，通过标准化接口实现协同工作。这些优化步骤形成了一个更完整的工作流程：预检索优化→检索→后检索处理→LLM生成，使系统能够处理更复杂的查询需求。这种"检索-生成"的两阶段模式虽然简单，但在许多应用场景中已经展现出显著效果，为后续更复杂的架构奠定了基础。这种演进反映了技术发展的普遍规律：从简单到复杂，从固定到灵活，从单一到模块化。

文档切割是构建高效RAG系统的关键环节。通过本文介绍的方法和代码示例，开发者可以：根据需求选择合适的切割策略实现高质量的文档预处理构建完整的文档处理流水线随着LLM技术的发展，文档切割技术也在不断进化。建议持续关注以下方向：基于LLM的智能切割动态自适应切割策略多模态文档处理。

语义搜索技术正在改变我们获取信息的方式。通过本文的简单示例，您已经了解了它的核心思想。虽然实际系统要复杂得多，但基本原理是相通的。希望这个入门介绍能激发您进一步探索的兴趣！> 小提示：您可以在Colab或本地Jupyter笔记本中运行上面的示例代码，亲自体验语义搜索的效果。尝试修改知识库内容和查询语句，观察结果如何变化。

未来，随着多模态模型（如 GPT-4 Vision、CLIP）的发展，向量搜索将在。用户过去喜欢“深度学习”内容 → 向量推荐相似文章（如“PyTorch 入门”）。搜索“宠物照片”，即使关键词不匹配，也能返回“猫、狗”相关内容。：用户输入查询条件（如数学表达式）并计算行为向量。：存储原始数据（如用户行为、文档、商品信息）。：将查询或数据转换为向量，并支持相似性检索。（如余弦相似度、欧氏距离）找到最匹配的向量。：用户提交的查询，如自然语言问题或指令。：存储生成的向量数据，供快速检索。

数学本质：向量维度是向量中数值的数量，例如一个词向量若由2048个数值组成，则其维度为2048。在大模型中，这通常对应Transformer架构中的d_model参数（如隐藏层维度），决定了嵌入层、自注意力机制和前馈网络的输入输出大小；信息表达能力：高维度向量可捕捉更丰富的语义和语法特征，例如词向量能通过高维空间的距离反映语义相似性（如“苹果”和“香蕉”在向量空间中距离较近）。但维度过高会增加计算复杂度，可能导致过拟合；而维度过低则无法充分表征数据复杂性。大模型中的向量维度。

因为计算机无法直接去理解文本内容，所以需要将用户的问题文本进行转化，从而得到计算机能够去识别理解的文本形式，也就是数值形式的数据；也就是“问题文本的向量化数据“与”大模型知识库中的向量化数据”会进行距离计算，距离越小相似度越高，大模型会选出相似度较高的数据。这里用户输入的问题向量化文本（转化为数值型的文本）会与大模型的知识库进行相似度检索。用户输入问题——问题向量化（检索阶段）——向量相似性检索——拼接上下文与问题——大模型生成答案——用户接收答案。：在二维平面上，两点之间的直线距离就是 L2 距离。