摘要：
引言 在构建企业级 AI Agent 系统时，我们面临着多个关键挑战：如何管理和优化 Prompt？如何设计高效的记忆系统？如何确保推理过程的可追踪性？本文将深入探讨这些核心组件的设计原理和实现方案。 1. Prompt 模板工程 1.1 为什么需要 Prompt 模板？ 在企业级应用中，Promp 阅读全文
摘要：
引言 OpenAI 在 2023 年底推出的 Assistants API 为企业级 AI 应用开发提供了一个强大的新选择。与传统的 Chat Completions API 相比，Assistants API 提供了更完整的对话管理、文件处理和工具调用能力，特别适合构建复杂的企业应用。 核心优势 阅读全文
摘要：
在构建 LLM Agent 系统时，选择合适的推理模式至关重要。本文将深入对比两种主流的 Agent 推理模式：ReAct（Reasoning and Acting）和 Plan-and-Execute，通过实战案例帮助你做出正确的技术选型。 核心要点 深入理解两种主流 Agent 模式 ReAct 阅读全文
摘要：
在构建复杂的 LLM 应用时，单一的模型调用往往无法满足业务需求。本文将详细介绍如何构建一个可靠的 LLM 链式架构，包括基础设计模式、提示词工程和错误处理机制。 为什么需要链式架构？ 在开始深入技术细节之前，让我们先理解为什么需要链式架构： 单一模型调用的局限性 输入输出格式单一 缺乏上下文管理 阅读全文
摘要：
核心要点 理解上下文管理在 LLM 应用中的关键作用 掌握高效的记忆机制设计方法 实现可靠的状态管理系统 构建智能对话控制流程 上下文管理的重要性 在 LLM 应用中，有效的上下文管理对于以下方面至关重要： 维持对话连贯性 提供个性化体验 优化模型响应质量 控制系统资源使用 记忆机制设计 1. 分层 阅读全文
摘要：
核心要点 掌握 LLM 应用中的并行处理策略 实现高效的批量处理机制 构建可扩展的文档处理系统 优化系统性能和资源利用 并行处理的适用场景 在 LLM 应用中，以下场景特别适合使用并行处理： 批量文档处理 多模型并行推理 大规模数据分析 实时流处理 批处理策略设计 1. 基础架构 from typi 阅读全文
摘要：
核心要点 掌握 LLM 应用中的动态路由策略 实现健壮的错误处理机制 构建实用的多语言内容处理系统 学习降级策略的最佳实践 动态路由机制解析 在复杂的 LLM 应用中，不同的输入往往需要不同的处理路径。动态路由可以帮助我们： 优化资源使用 提高响应准确性 增强系统可靠性 控制处理成本 路由策略设计 阅读全文
摘要：
核心要点 学习如何有效组合 GPT-4 和 GPT-3.5 的优势 掌握多模型系统的成本优化策略 基于 LangChain 的实际实现方案 详细的性能指标和成本对比 为什么需要多模型协作？ 在实际业务场景中，我们经常面临这样的困境： GPT-4 性能优秀但成本高昂（约 $0.03/1K tokens 阅读全文
