Agno的工作流（Workflows）讓你可以通過一系列定義好的步驟（steps）來編排智能體（Agents）、團隊（Teams）以及函數(shù)（Functions），從而構建出確定性（deterministic）、可控（controlled）的智能系統(tǒng)。與自由形式（freeform）的智能體交互不同，工作流提供結構化的自動化控制，保證每次執(zhí)行的邏輯一致、結果可預測，因此非常適合需要可靠性與可重復性的生產(chǎn)環(huán)境。為什么要使用Workflows？工作流讓你能夠?qū)χ悄芟到y(tǒng)實現(xiàn)可預測...

本文針對于Teams概念進行深入研究。概述一個Team（團隊）是由多個智能體（或其他子團隊）組成的集合，它們協(xié)作完成任務。下面是一個簡單示例：fromagno.teamimportTeamfromagno.agentimportAgentteamTeam(members[Agent(name"智能體1",role"你用英文回答問題"),Agent(name"智能體2",role"你用中文回答問題"),Team(name"團隊1",members[Agent(name"智能體3",role"你用法語回答問題")],role"你協(xié)調(diào)團隊成員用法語回答問題"),])團...

在AIAgent的實際應用中，完全自主的決策往往存在風險。特別是在涉及敏感操作、重要決策或關鍵業(yè)務流程時，人類的監(jiān)督和干預顯得尤為重要。Agno框架作為一個高性能的多智能體開發(fā)框架，在1.5.4版本中引入了強大的HumaninLoop（HITL）功能，讓開發(fā)者能夠優(yōu)雅地實現(xiàn)人機協(xié)作的智能體系統(tǒng)。本文將深入探討Agno框架的HITL實現(xiàn)機制、流式輸出架構，并提供生產(chǎn)級的代碼示例，幫助開發(fā)者快速構建可控、高效的智能體應用。一、Agno框架概...

在構建AI智能體（Agent）系統(tǒng)時，工具（Tools）是連接AI模型與外部世界的橋梁。agno作為新一代輕量級多模態(tài)Agent框架，以其blazingfastagentswithaminimalmemoryfootprint的特性，正在重新定義Agent開發(fā)的標準。本文將深入探討agno的工具系統(tǒng)，從架構設計到實戰(zhàn)應用，幫助您全面掌握這個強大的框架。1.工具系統(tǒng)概述1.1工具的作用和意義在agno框架中，ToolsarefunctionsthathelpsAgnoAgentstointeractwiththeexternalworld。工具...

在AIAgent框架百花齊放的今天，Agno作為一個全棧框架，專注于構建具有內(nèi)存、知識和推理能力的多智能體系統(tǒng)。本文將深入剖析Agno的架構設計理念、核心組件以及其在性能優(yōu)化方面的獨特之處，幫助開發(fā)者全面理解這個高性能Agent框架的技術細節(jié)。一、Agent核心概念1.1Agent定義和職責在Agno框架中，Agent被定義為自主程序，它們使用語言模型來完成任務。與傳統(tǒng)的固定代碼路徑不同，Agent通過語言模型動態(tài)決定行動，而不是遵循固定的...

用RAG構建AI應用時，總感覺差了點什么。明明相關的信息都在向量數(shù)據(jù)庫里，但AI就是找不到正確的關聯(lián)。問它"SpaceX的創(chuàng)始人還創(chuàng)辦了哪些公司"，它能找到關于SpaceX的文檔，卻理解不了"創(chuàng)始人"和"其他公司"之間的關系鏈條。這就是傳統(tǒng)RAG的軟肋——它只懂相似性，不懂關系。Cognee就是來解決這個問題的。它到底是什么？簡單說，Cognee是個開源的端到端知識圖譜構建框架。但它不僅僅是知識圖譜——它將向量搜索的語義理解能力和知...

在2025年國慶假期期間，OpenAI正式推出了名為AgentKit的全新解決方案。該平臺提供了一整套用于設計、開發(fā)與集成智能助手的模塊化組件，具體涵蓋三大核心功能：可視化智能體編排界面AgentBuilder、即插即用對話交互系統(tǒng)ChatKit，以及集中式外部服務接入管理中心Connectorregistry。本篇文章聚焦于AgentBuilder,也就是對標dify，n8n工作流的部分。節(jié)點介紹OpenAIAgentBuilder構建了一套包含11個功能模塊的節(jié)點系統(tǒng)，這些模塊按照...

概述在人工智能快速發(fā)展的今天，構建智能代理系統(tǒng)已成為開發(fā)者關注的焦點。DeepAgents作為LangChain生態(tài)系統(tǒng)中的重要組成部分，為開發(fā)者提供了一個強大而易用的代理工具包。本文將從概念理解到代碼實踐，全面解析DeepAgents的技術特性與應用場景。DeepAgents核心概念DeepAgents是由LangChain團隊開發(fā)的開源Python工具包，專門用于構建能夠處理復雜任務的智能AI代理。它基于LangGraph構建，并受到ClaudeCode、DeepResearch和Manu...

在過去的兩年里，生成式AI像一陣龍卷風，席卷了幾乎所有企業(yè)的辦公桌。從寫周報、做PPT，到寫代碼、出方案，AI似乎無所不能。公司高管們高呼“擁抱AI”，員工們也紛紛下載各種工具，生怕落后一步。但奇怪的是——用得越多，回報越少。麻省理工學院最新研究顯示：95%的組織在AI投資上看不到可衡量的回報。一邊是熱火朝天的AI使用潮，一邊是悄無聲息的價值塌方。這中間，到底發(fā)生了什么？麻省理工學院和斯坦福社交媒體實驗室、Bet...

背景在我借助AI進行開發(fā)的過程中，最常遇到的困擾并不是“AI寫不出代碼”，而是它寫出的代碼過于隨意——有時誤解了我的意圖，有時給出的實現(xiàn)邏輯不夠清晰，最終不得不由我逐一修正。后來，我嘗試過像speckit、BMADMETHOD這類強調(diào)“規(guī)范驅(qū)動開發(fā)”的工具。理念雖好，實際使用起來卻不夠順暢，而且它們更適用于從零啟動的項目。但在公司實際環(huán)境中，大多數(shù)項目并非從頭開始，更多場景是在現(xiàn)有代碼基礎上開發(fā)新功能或重構舊模塊。...

Deepseek最新發(fā)布的OCR模型在實測中展現(xiàn)出驚人效率，僅用15秒便將百頁PDF完整轉換為Markdown格式，且Token消耗量僅為GPT4V的十分之一。經(jīng)過對源碼的深入解析，我們歸納出其三大核心技術突破，這些創(chuàng)新共同將OCR性能提升至全新水平。性能表現(xiàn)一覽Token壓縮效率：達到64:1（行業(yè)普遍水平為16:1）處理速度：在A100上實現(xiàn)每秒2500token文檔轉換：100頁PDF僅耗時15秒識別精度：在OmniDocBench測試中獲得91.0%準確率橫向?qū)Ρ蕊@示：相...

聊天框正成為AI時代的操作系統(tǒng)，而OpenAI希望成為新時代的微軟。OpenAI的開發(fā)者日，向世界展示了一張遠比我們想象更為宏大的商業(yè)版圖。CEO山姆·奧特曼在主題演講中分享了一組里程碑數(shù)據(jù)：ChatGPT周活躍用戶已突破8億，開發(fā)者數(shù)量從200萬增長至400萬，API每分鐘處理60億token。這些數(shù)字背后，是OpenAI從一家AI模型公司向平臺型企業(yè)的徹底轉型。AppsSDK徹底改變?nèi)藱C交互奧特曼在DevDay上明確表示：“別把ChatGPT當插件，這是一個...

LangGraph介紹LangGraph是由LangChain團隊開發(fā)的前沿開源框架，它代表了AI應用架構的重要進步，專為構建、部署和管理復雜的生成式AI工作流而設計。作為一個強大的編排工具，它提供了底層基礎設施，用于支持長時間運行、有狀態(tài)的工作流或智能體（agent）系統(tǒng)，為開發(fā)者提供了構建下一代AI應用的關鍵能力。LangGraphisalowlevelorchestrationframeworkforbuilding,managing,anddeployinglongrunning,statefulagents.在當今AI應用...

ModelContextProtocol(MCP)是一個專為大型語言模型設計的開放協(xié)議，旨在解決AI模型與外部工具、數(shù)據(jù)源交互的挑戰(zhàn)。本文將聚焦于PythonMCPSDK，詳細講解如何使用Python構建MCP服務器和客戶端，實現(xiàn)大語言模型與外部工具的無縫連接。Python作為AI和數(shù)據(jù)科學領域的主流語言，擁有豐富的生態(tài)系統(tǒng)和工具鏈。PythonMCPSDK提供了一套簡潔、高效的API，使開發(fā)者能夠快速構建安全、可擴展的AI應用。本文將通過一個簡單的電燈開關服務示例...

最近Claudecode降智嚴重，Codex強勢崛起，群里一些人還不太會用。本文將帶你從零開始掌握OpenAICodex，涵蓋配置、命令、工具調(diào)用、實戰(zhàn)技巧等各個方面。基礎配置config.toml工欲善其事，必先利其器。強烈建議先閱讀官方配置文檔??config.md??了解各項配置的詳細作用。在??.codexconfig.toml??文件中進行基礎配置：模型配置model"gpt5codex"Codex0.36.0+支持modelreasoningeffort"high"使用最大推理能力modelreasoningsu...

系統(tǒng)架構DeerFlow構建了一個基于LangGraph的模塊化多智能體研究系統(tǒng)，專門針對自動化研究和代碼分析場景進行優(yōu)化。系統(tǒng)采用狀態(tài)驅(qū)動的工作流架構，通過標準化的消息傳遞協(xié)議實現(xiàn)組件間的高效協(xié)作。最近建了langchain&langgrapg智能體開發(fā)交流群，感興趣的朋友可以點贊關注后入群交流架構核心特性狀態(tài)驅(qū)動工作流：基于LangGraph的有向無環(huán)圖（DAG）架構，支持復雜的條件分支和并行執(zhí)行多智能體協(xié)作：專業(yè)化智能體通過角色分工實...

很多人做智能體時，會用“大模型+循環(huán)調(diào)用工具”的最簡單架構。它好用，但常常很“淺”，一遇到復雜、長鏈路任務就容易跑偏、忘事、或停在半路。像DeepResearch、Manus、ClaudeCode這類“深度”智能體，是怎么補上的？核心其實就四件事：規(guī)劃工具：先想清楚要做什么，再一步步做。子智能體：把復雜任務拆給更專精的小助手。文件系統(tǒng)：能讀寫文件，保留中間成果和上下文。詳細提示詞：把工作方法講清楚，少走彎路。deepagents是...

在LangChain生態(tài)日益成熟的今天，我們構建的AI應用正從簡單的“問答機器人”向復雜的“智能體協(xié)作系統(tǒng)”演進。而LangGraph，作為LangChain生態(tài)中用于構建有狀態(tài)、多步驟AI應用的利器，其核心價值之一就在于對多智能體（MultiAgent）系統(tǒng)的優(yōu)雅支持。為什么要“多智能體”？智能體（Agent）是什么本質(zhì)是一個能感知環(huán)境、基于策略行動以實現(xiàn)目標的“自主體”。在LangChainLangGraph中，哪怕最簡單的對話循環(huán)也可視為一個智能體。a...

在折騰LangGraph有段時間了，最近項目里碰上個特別棘手的問題，才真正體會到子圖（Subgraph）這個設計的妙處。以前總覺得把節(jié)點連來連去就夠了，直到工作流復雜到自己都快看不懂的時候，才明白模塊化不是說說而已。什么是SubGraph簡單來說，子圖就是一個圖，但它被用作另一個圖中的一個節(jié)點。聽起來有點繞，但實際用起來就是把一堆相關的邏輯打包成一個“黑盒子”。比如，我最近在搞一個多智能體的玩意兒，里面有個專門負責“數(shù)...

LangChain自推出以來迅速成為開發(fā)者構建LLM驅(qū)動應用的重要框架之一，支持多種鏈（chains）、代理（agents）、工具調(diào)用、向量檢索、模型接口等功能。其生態(tài)不斷壯大，但也因模式多樣、抽象紛繁導致開發(fā)者面對不同“agent模式”時感到困惑。為提升一致性、可維護性與企業(yè)級穩(wěn)定性，LangChain在2025年9月推出了v1.0.0Alpha，與LangGraph一起邁入1.x版本演進。為什么要推出v1.0？企業(yè)信心：1.0版本象征著更加穩(wěn)定、信賴，降低企業(yè)采...