向量检索不够用？GraphRAG才是多跳推理的答案
05篇讲高级RAG架构时，GraphRAG只占了一小节——当时受限于篇幅，只给了LlamaIndex的基本用法。但GraphRAG是2024-2025年RAG领域最重要的突破之一，微软开源的GraphRAG项目已经拿了2万多star，值得专门一篇拆透。 你可能会问：向量检索已经够用……
包含标签 prompt 的文章
图表、表格、PDF图文，多模态RAG全搞定
前面7篇RAG文章都在处理文本——把文档切分、向量化、检索、生成。但真实世界的文档长什么样？PDF里有图表，Word里有截图，PPT里有流程图，Excel里有数据透视表。这些非文本内容，纯文本RAG根本检索不到。 我之前做过一个项目，客户的PDF报告里有大量数据图表——柱状图、折线……
第3期｜当SA的「倾听→思考→行动」变成代码：ReAct、Plan-and-Execute 与 SingleMulti-Agent 三大架构模式深度拆解
上一期我用一辆奥迪Q5的「刹车异响」走完了接车到交车的六站编排；这一期回答一个更底层的问题——那个编排，到底该是一个 Agent 从头干到尾，还是多个 Agent 分工协作？ 一、开篇：从「六站编排」到「三个灵魂拷问」 上一期《从接车到交车》里，我用一辆 2022 款奥迪 Q5 的「低速刹车异响」案例，把一次 4S 店售后服务拆……
第4期｜Spring AI 实战 Demo：从零搭建一个完整的汽车售后智能客服 Agent（含 RAG Tool Calling Memory MCP Client）
上一期对比了 Spring AI、LangChain4J、AgentScope Java 2.0，结论是：默认选 Spring AI。这一期，我用 Spring AI 把它落到代码里——一个可以跑起来的售后智能客服 Agent。 一、开篇：为什么选「智能客服」作为第一个 Demo？ 前面三期，我一直在讲售后六站编排：接车 → 历史 → 开单 → 诊断 → 维……
第5期｜用 Spring AI 手搓一个「诊断 Agent」：让 AI 像老 SA 一样「听→想→查→下结论」
上一期我用 Spring AI 搭了一个客服 Agent，核心是 RAG + Memory + Tool Calling + MCP Client 四大模块。但客服 Agent 本质是「问答」——客户问、Agent 答。今天我们要往前走一步，进入售后最核心、最考验功力的环节：诊断。诊断不是问答，是推理。 一、开篇：客服 Agent 跑通了，然后呢？ 第4期结尾我说了一句话：「这个 Demo 虽然叫客服，……
【AI入门知识点】Harness 是什么？为什么 DeepSeek 要组建 Harness 团队？_人工智能_创世宇图-AtomGit开源社区
AtomGit开源社区 【AI入门知识点】Harness 是什么？为什么 DeepSeek 要组建 Harness 团队？ 最近，DeepSeek 招聘信息中出现了一个越来越高频的关键词——Harness 团队。 很多人第一反应是： Harness 是什么？一种新模型？还是某个框架？为什么 DeepSeek 专门成立团队来做这个？ 如果你第一次听到这个词，不用……
DeepSeek Harness 15 万星：生态从「百花齐放」跨入「工业化部署」_Agent_cumora_Skill
打开今天的 GitHub Trending，第一眼看到的是 deepseek-ai/deepseek-harness 已经 15.0 万星——昨天还在 13.1 万星徘徊，今天一天涨了将近 2 万。比起"火"，这个数字更像是"地基落成"：围绕 DSH 的生态不再只是星星点点的探索者，开始有了明确的工业化分工。 不过，“15 万星&qu……
DeepSeek Harness Cordis 教程：从零到接入真实 harness_cordis插件-CSDN博客
DeepSeek Harness Cordis 教程：从零到接入真实 harness 本教程通过 7 个可运行的动手示例，带你掌握 Cordis 插件框架，并最终把插件接入真实的 harness 服务。 一、Cordis 是什么？ Cordis 是 DeepSeek Harness 底层的插件框架：它是一个小型运行时，其中每项能力——包括工具（tool）、 LLM 适配器、文件访问，乃至 agent loop（智能体循环）本身——都是挂载……
DeepSeek Harness 深度架构全解析_deepseek harness 解析-CSDN博客
本文对 DeepSeek Harness（以下简称 DSH）进行全面的技术架构剖析，全文由Claude Code + GLM-5.2撰写后小范围调整。文中将从"如何让 Agent 框架的每个部分都可替换"这个最核心的设计问题出发，逐步展开其插件系统、Agent 生命周期、工具执行管线、LLM 抽象、会话模型……
DeepSeek Harness 简介 菜鸟教程
AI 模型已经能独立完成复杂的编码任务。真正的挑战不再是让模型更聪明，而是怎么把它的能力稳定、可靠、可观测地组织成一个真正可用的 Agent。 2026 年 8 月，深度求索开源了 DeepSeek Harness（dsh）——一个一切皆插件的 Agent 框架，给出了这个问题的答案：Agent = Model + Harness。模型是 Agent 的灵……
