大家好，我是菜哥！ 最近在朋友圈和粉丝群里面你会发现大家讨论最多的不再是各种模型对比,而是一个叫 Skills 的东西。我今天朋友圈就有人转发这个资讯！ 其实这玩意就是 Anthropic(就是做 Claude 的那家公司)开源出来的一套 AI 技能指南，简单说：Skills 就是你给 Claude 写的一本"操作手册&qu……

多智能体¶ 单个智能体可能难以应对需要专门处理多个领域或管理多种工具的情况。为了解决这个问题，您可以将智能体分解为更小、独立的智能体，并将它们组合成一个多智能体系统。 在多智能体系统中，智能体之间需要进行通信。它们通过移交来实现这一点——这是一种描述将控制权移交给哪个智能体以及发送给……

📌 2026年最火的AI新概念 从2025年下半年到2026年，AI圈的新热点是Skills，这个比MCP的影响力似乎还要大一点。 我估计很多人一听就开始犯难了，这又是什么东西，新消息层出不穷，跟不起了呀。 其他的你可以这么认为，但是Skills这个东西你还是要停留一下。 它特别有用，并且……

⚠️ 前排提示：本文涉及命令行操作与配置文件修改，建议收藏后在PC端实操。 大多数人对 Cursor、Trae 这类 AI 编辑器的使用，还停留在 Cmd+K 生成代码的阶段。 这就像买了一辆法拉利，却只在小区里送快递。 最近，Anthropic 官方发布了一套 Skills（技能库），配合开源项目 openski……

简介: 针对单体 Agent 在复杂任务中易迷失、易死循环的痛点，本文深入探讨了基于 LangGraph 的多 Agent 协作架构。通过 Supervisor 模式的实战演练，详细解析了状态管理、路由决策及避坑经验，助你构建真正可落地的工业级 AI 应用。 如果你曾尝试让一个单体 Agent（如标准的 ChatOpenAI 配合 AgentExecutor）同时完成“调研新技术……

分享一些 Skills 聚合站，帮你成为最关心领域的专家 现在所谓的 AI Skills（技能包/能力模块） 已经不只是技术人写的冷冰冰文件了——它们真正代表了一种“把复杂操作变成按需执行小工具”的新方式。许多高手已经把自己多年积累的经验、流程、模板都打包成可以直接用的 Skills，而我们不需要自己从 GitHub……

内存¶ LangGraph支持两种对于构建对话代理至关重要的内存类型： 短期内存：通过在会话中维护消息历史来跟踪正在进行的对话。 长期内存：在不同会话之间存储用户特定或应用程序级别的数据。 本指南演示了如何在LangGraph中将这两种内存类型与代理结合使用。要更深入地了解内存概念，请参……

使用断点¶ 要求¶ 要使用断点，你需要 指定一个检查点器 来保存每一步后的图状态。 设置断点 来指定执行应暂停的位置。 使用 线程 ID 运行图 以在断点处暂停执行。 使用 invoke/ainvoke/stream/astream 恢复执行，将 None 作为输入参数传入。 设置断点¶ 你可以在两个地方设置断点 在节点执行**之前**或**之后**，通过在**编译时**或**运……

使用子图¶ 本指南解释了使用子图的机制。子图的一个常见应用是构建多代理系统。 添加子图时，需要定义父图和子图如何通信 共享状态模式 — 父图和子图在其状态模式中具有共享状态键 不同状态模式 — 父图和子图的模式中没有共享状态键 设置¶ 为 LangGraph 开发设置 LangSmith 注册 LangSmith，快速发现问题并提高 LangGraph 项目的……

创建简单工作流¶ 定义 entrypoint 时，输入仅限于函数的第一个参数。要传递多个输入，可以使用字典。 <span id="__span-0-1">@entrypoint(checkpointer=checkpointer) <span id="__span-0-2">def my_workflow(inputs: dict) -&gt; int: <span id="__span-0-3"> value = inputs["value"] <span id="__span-0-4"> another_value = inputs["another_value"] <span id="__span-0-5"> ... <span id="__span-0-6"> <span id="__span-0-7">my_workflow.invoke({"value": 1, "another_value": 2}) 扩展示例：简单工作流 <span id="__span-1-1">import uuid <span id="__span-1-2">from langgraph.func import entrypoint, task <span id="__span-1-3">from langgraph.checkpoint.memory import MemorySaver <span id="__span-1-4"> <span id="__span-1-5"># Task that checks if a number is even <span id="__span-1-6">@task <span id="__span-1-7">def is_even(number: int) -&gt; bool: <span id="__span-1-8"> return number % 2 == 0 <span id="__span-1-9"> <span id="__span-1-10"># Task that formats a message <span id="__span-1-11">@task <span id="__span-1-12">def format_message(is_even: bool) -&gt; str: <span……