LangGraph 是 LangChain 推出的用于构建有状态、多 Agent 应用的库。本文将带你从零开始学习 LangGraph，理解核心概念，并通过实际代码示例掌握如何构建 AI Agent 工作流。
深入理解 RAG 检索增强生成技术：从原理到实战
检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）是大模型时代最具突破性的技术架构之一。本文将带你从原理到实战，全面掌握 RAG 技术的核心要点，包含完整的代码示例和工程实践建议。
深度解析 AI Agent 通讯协议
深度解析 AI Agent 通讯协议随着 AI Agent 技术的快速发展，多个 Agent 之间的协作与通信成为了关键问题。本文深入解析当前主流的 AI Agent 通讯协议，包括 MCP、A2A、ACP 等，帮助开发者理解协议设计原理并选择合适的方案。
目录
为什么需要 Agent 通讯协议
主流协议概览
MCP (Model Context Protocol) 深度解析
A2A (Agent-to-Agent) 协议
ACP (Agent Communication Protocol)
协议对比与选型建议
实战：构建多 Agent 系统
未来展望
为什么需要 Agent 通讯协议背景
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深度解析 vLLM：重新定义大模型推理的性能革命
前言2025-2026 年，大模型推理已成为 AI 应用的”最后一公里”。无论是聊天机器人、代码助手，还是智能客服，都需要在低延迟、高吞吐、低成本的约束下提供优质服务。
然而，传统推理框架面临着严峻挑战：
1234❌ 显存利用率低（30-50%）❌ 批处理效率差（动态序列长度导致碎片化）❌ 延迟波动大（长序列阻塞短序列）❌ 成本高企（需要大量 GPU 支撑生产负载）
vLLM 的出现，彻底改变了这一局面。
凭借创新的 PagedAttention 技术和一系列系统优化，vLLM 实现了：
✅ 24 倍吞吐提升（相比 HuggingFace Transformers）
✅ 零浪费显存管理（页
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深入理解大模型微调：从理论到实战的完整指南
前言2025-2026 年，大语言模型（LLM）已从实验室走向生产环境。但直接使用通用模型往往无法满足特定场景的需求——医疗诊断需要专业术语、法律咨询需要严谨表述、客服系统需要品牌语调。
微调（Fine-tuning） 正是解决这一问题的关键技术。它让我们能够用相对少量的数据，将通用大模型”定制”成领域专家。
本文将从微调原理、技术演进、实战方法、最佳实践四个维度，系统梳理大模型微调的完整知识体系。无论你是想入门微调的新手，还是希望优化现有流程的工程师，都能从中获得启发。
什么是大模型微调？预训练 vs 微调理解微调之前，先厘清两个核心概念：
123456789101112131415┌───
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Milvus 向量数据库深度解析：从原理到实战
前言在 AI 应用爆发的 2025-2026 年，向量数据库已成为大模型应用的”标配”基础设施。无论是 RAG（检索增强生成）、语义搜索、推荐系统，还是多模态应用，都离不开高效的向量存储与检索能力。
Milvus 作为全球最流行的开源向量数据库之一，以其高性能、可扩展性和易用性，成为了众多开发者的首选。本文将从架构原理、核心特性、实战应用三个维度，深度解析 Milvus 的技术实现。
什么是向量数据库？传统数据库 vs 向量数据库传统数据库（如 MySQL、PostgreSQL）擅长处理结构化数据，支持精确匹配和范围查询：
1SELECT * FROM users WHERE age >
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MCP协议深度解析：Transport层实现全攻略
前言在之前的文章中，我们介绍了MCP的整体架构。今天我们来深入MCP的核心——**传输层（Transport Layer）**实现。
MCP定义了两种标准传输机制：
stdio：本地进程通信
Streamable HTTP：远程服务器通信（替代了旧版HTTP+SSE）
本文将从协议规范到完整代码，手把手带你实现MCP传输层。
MCP协议基础JSON-RPC 2.0消息格式MCP基于JSON-RPC 2.0，所有消息都是UTF-8编码的JSON：
123456789101112131415161718192021222324252627282930// Request{ &quo
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Transformer架构深度解析：大模型的基石
前言2017年，Google发表论文《Attention Is All You Need》，提出了Transformer架构。这篇论文彻底改变了NLP领域，成为GPT、BERT、LLaMA等大语言模型的共同基石。
本文将深入剖析Transformer的架构原理，从数学推导到代码实现，帮你彻底理解这个改变AI历史的设计。
为什么需要Transformer？RNN/LSTM的局限在Transformer之前，序列建模的主流方法是RNN和LSTM：
123h₁ → h₂ → h₃ → ... → hₙ ↓ ↓ ↓ ↓y₁ y₂ y₃ yₙ
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OpenClaw Skill深度解析：与MCP的对比与选择
前言在前几篇文章中，我们分别介绍了OpenClaw的整体架构、多Agent功能，以及Anthropic的MCP协议。今天我们来深入探讨OpenClaw的Skill系统，并将其与MCP进行详细对比。
这两个系统都试图解决同一个问题：如何扩展AI Agent的能力。但它们的设计理念和实现方式有着根本性的差异。
什么是Skill？在OpenClaw中，Skill（技能） 是一种轻量级的扩展机制，用于教会Agent如何使用工具完成任务。每个Skill本质上是一个包含SKILL.md文件的目录：
1234567skills/├── summarize/│ └── SKILL.md├── browse
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OpenClaw多Agent实战教程：打造专属AI团队
前言在上一篇文章中，我们介绍了OpenClaw的整体架构。今天我们深入探讨一个强大的功能：多Agent路由。
想象一下，你能否拥有：
一个”工作助手”，专注代码和技术问题
一个”生活助手”，处理日常事务
一个”家庭助手”，在家庭群聊中服务
OpenClaw的多Agent功能让这一切成为可能——一个Gateway，多个独立”大脑”。
什么是”一个Agent”？在OpenClaw中，一个Agent是一个完全独立的AI人格，拥有自己的：
组件
说明
Workspace
工作目录，包含AGENTS.md、SOUL.md等配置
AgentDir
状态目录，存储认证配置和模型设置
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