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从AI工作流到自主代理
如今的大多数 AI 驱动的工作流并不是像我们想象的那样通过推理来解决问题。它们是一套精心设计的安全护栏，用来控制 LLM 的行为。
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AI代理开发：拒绝框架
通过放弃框架并依赖直接API，你可以完全掌控你的AI代理。你可以优化性能，根据需求定制系统，必要时轻松调试，并确切了解每个部分是如何工作的。
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Manus的选择：MCP vs. CodeAct
Manus在2025年初引起了广泛关注。乍一看，它像是一个典型的多代理系统——但它的背后还有更多值得关注的地方。
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OpenAI Agents SDK集成Ollama
本文介绍如何将OpenAI Agents SDK与Ollama搭配使用开发多代理系统。
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用LangGraph开发RAG研究多代理
在本文中，我们展示了一个使用LangGraph开发的RAG研究多代理工具。该工具旨在解决需要多个来源和迭代步骤才能得出最终答案的复杂问题。
TOOL
构建知识图谱驱动的AI代理
在这篇文章中，我们展示了如何构建可以轻松集成基于数据库的工具的自主应用程序。虽然我们专注于Neo4j知识图谱的GraphRAG用例，但可以在同一个自主应用程序中结合不同的数据源和类型的数据库。
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构建你的第一个AI代理
在我构建第一个商业AI代理三个月后，在客户演示中一切崩溃了。那次失败改变了我的方法，并成为我解释这些系统的基石。
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用Agno开发物流AI代理
在这个以实现为重点的教程中，我们将引导你使用 Agno 框架（即Phidata）构建一个用于物流的AI代理。
LIBRARY
4个主流代理开发框架的对比
在这篇文章中，我们将重点关注四个值得注意的AI代理框架：CrewAI、AutoGen、LangChain和Pydantic AI。这些平台对“代理”的概念有不同的处理方式。
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集成Llama模型与MCP服务器
在这篇博客文章中，我们将学习如何使用任何开源LLM、OpenAI或Google Gemini的MCP服务器。我们将构建一个简单的CLI代理，该代理可以控制和与SQLite数据库交互。
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开发一个MCP协议客户端
MCP并不局限于Claude桌面，它可以用任何支持它的其他LLM客户端使用。考虑到这一点，我们决定构建一个MCP CLI客户端来展示这一点。这个MCP客户端可以更快速地测试MCP服务器。
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从零构建医学多智能体AI
本文介绍使用Streamlit作为前端，并利用Ollama平台上的Llama-3.2:3b模型，实现用于总结医学文本、撰写研究文章以及屏蔽受保护健康信息（PHI）的多智能体系统。