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LangChain 和 Manus 的 AI 智能体上下文工程实践
来自 LangChain 的 Lance 和 Manus 的 Pete 在本次网络研讨会中深入探讨了 AI 智能体的上下文工程。Lance 介绍了由于长期运行的智能体中出现的“上下文腐烂”问题而兴起的上下文工程，并概述了上下文卸载、上下文缩减、上下文检索、上下文隔离和缓存等常见主题。他还分享了来自开放深度研究等项目的示例。随后，Pete 分享了 Manus 最新的实践经验，并强调了上下文工程对于初…- 0
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LangChain 已死？不，是时候重新思考 AI 工程范式了
文章从 LangChain 的兴起及其带来的“第一次抽象”价值切入，随后详细揭示了其在大型项目中的技术债，包括抽象泄漏、嵌套黑洞和资源消耗等问题，并提供了具体数据支撑。面对这些挑战，作者提出了两种新的 AI 工程范式：微核架构（强调轻量化和纯函数式编排）和 DSPy（侧重参数化提示优化和编译时自动调优）。在此基础上，文章总结了 LLM 时代四大核心工程原则：透明性优先、无状态设计、成本感知架构和热…- 0
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LangChain 和 LangGraph 智能体框架达到 v1.0 里程碑
本文宣布了 LangChain 和 LangGraph 的 v1.0 版本发布，这是构建 AI 智能体的两个关键开源框架。LangChain 1.0 专注于通过新的 `create_agent` 抽象来简化智能体创建，从而能够使用任何模型提供商进行快速开发。它引入了“中间件”，用于在智能体循环中进行细粒度控制和自定义，以及用于与模型提供商无关的模型输出的标准化内容块。软件包的功能范围也得到了简化，…- 0
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