我们将使用 LangChain、LangGraph和 RAGAS（评估工具），模拟真实世界的挑战，并展示开发者在构建 RAG 机器人时可能遇到的实际问题及其解决方案。

每年我都会说，2025 年对于 LLM 和 AI 来说依然是极为动荡且充满突破的一年，今年的进步依旧没有任何放缓或触顶的迹象。

从 RAG 到 Agent 时代的技术演进路径，可用看到出：未来的 AI 应用竞争力，不仅在于模型本身，更在于上下文基础设施的深度与效率。而 Milvus 所代表的向量数据湖确实在AI时代必不可少。

本文将介绍Agent的一些核心概念，Agent与LLM、workflow的区别，并搭建一个最简单的agent，了解LangGraph中的核心组件

在数字化浪潮席卷全球的今天，企业运营面临着信息爆炸、知识分散、协作低效等诸多挑战。如何让沉淀的海量知识转化为驱动业务增长的核心动力？

今天分享的这份实战指南，源自大量落地案例沉淀，从定义、适用场景到架构设计、落地技巧全流程拆解，不管是产品团队还是技术团队，都能快速上手搭建自己的第一个智能体。

本文侧重于能力总结和实操搭建部分，从大模型应用的多个原子能力实现出发，到最终串联搭建一个RAG+Agent架构的大模型应用。

今天，MiniMax团队将 MiniMax-M2.1 交给开源社区。这次发布不仅仅是参数更新，而是向顶级智能代理能力迈出的重要一步。

今天就来聊聊，AI大模型有哪些方向，新人怎么转行大模型赛道，让大家少走弯路，早日在AI领域如鱼得水！

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