如何让AI智能体（Agent）像人类一样拥有持久的记忆，从而在复杂的连续任务中保持上下文感知和深度理解？这已成为构建高级智能体的核心挑战。本文将深入探讨Agent Memory的核心概念，并聚焦于LangGraph框架下的长短期记忆实现，详解短期会话与长期知识的存储 ...

要做这样一个 AI 助手:能上网查资料、能读写文件、能记住过去的对话,还能在执行有风险的操作前先征询人类的意见。听起来是不是很复杂，其实并不是LangChain 生态里现成的几套工具,把开发时间压到了几个小时。不过这里就多了一个问题： create_agent、Deep Agents ...

Harness 是目前 AI Agent 基础设施领域最具参考价值的架构框架之一。它将 Agent 的运行所需拆解为七大核心模块：从工具接入、编排协调，到记忆管理、安全防护、网络通信，清晰地勾勒出一个完整 Agent 系统的技术骨架。 围绕这七大模块，开源社区已经涌现出大量 ...

LangGraph has been used to create a multi-agent large language model (LLM) coding framework. This framework is designed to automate various software development tasks, including coding, testing, and ...