Python

深入探讨 LangChain 多智能体架构的核心模式，从集中式的 Supervisor 到去中心化的 Handoffs。本文结合代码示例，解析如何构建具备工具治理、上下文感知与层级协作能力的复杂 AI 系统。

深入解析 DeepAgents 代理工具包的核心概念与技术架构。文章系统梳理了 DeepAgents、LangChain 和 LangGraph 三者的关系与定位，详细对比了代理工具包、代理框架和代理运行时的区别。通过完整的代码示例和详细的日志分析，展示了如何使用 DeepSeek 和 Tavily 构建智能研究代理，为开发者提供从理论到实践的完整学习路径。

本文总结 LangGraph 子图（Subgraph）能力，并通过两种通信模式（共享状态与不同状态）提供完整可运行的 Python 示例与流式输出，展示子图在父图中的编译与调用方式、输入输出映射以及在多智能体系统中的常见用法，帮助你快速理解并验证该特性。

本文作为基础教程，系统讲解 LangGraph 与 FastMCP 2.0（MCP 2.0） 的两种集成方式：作为客户端在 LangGraph 工作流中调用 MCP 工具，以及将现有 LangGraph Agent 封装为 FastMCP 服务器对外提供服务。内容包含环境准备、示例代码、运行验证与 MCP Inspector 调试，帮助你快速上手并完成端到端打通。

深入解析 LangChain Open Deep Research 开源深度研究代理系统的三阶段架构设计：范围界定、研究执行和报告撰写。详细剖析多代理协作机制、工具集成策略和代码实现，为构建智能研究助手提供完整技术方案和最佳实践指导。

深入解析 DeerFlow 多智能体研究系统的技术架构与实现细节。文章详细剖析了基于 LangGraph构 建的模块化工作流，从协调器、规划器到研究团队的完整智能体协作机制，涵盖Python现代技术栈、异步处理等核心技术。通过详细流程分析和独立入口函数设计分析，展示了如何构建生产级的AI研究助手系统，为开发者提供多智能体系统设计的最佳实践参考。

全面介绍 BAML（BoundaryML Application Modeling Language）声明式提示语言的设计理念、安装与使用方法，并结合源码与官网文档，深入剖析其类型系统、编译流程与 Python 集成原理，帮助开发者高效构建可靠的 AI 工作流与智能代理。

本文全面解析 Mem0（mem-zero）开源本地 AI 记忆管理系统的技术原理与架构设计，详细介绍如何在本地环境下安全部署 Mem0，实现 AI 智能体的长期记忆与上下文感知。文章涵盖 Mem0 的核心原理、MCP 协议、向量存储与图数据库集成，并通过完整的本地搭建流程、代码实操、LangGraph 与 Dify 集成案例，帮助开发者快速构建具备持久记忆与个性化交互能力的 AI 应用。

本文详细介绍了蒙特卡罗方法的基本原理和应用场景，并通过Python代码实现了π值估算和定积分计算两个经典案例，展示了该方法在实际问题中的应用。

本文系统化探讨 Model Context Protocol (MCP) Python SDK 的核心原理与实现机制，从 Streamable HTTP 传输协议到异步服务器与客户端开发全过程。通过电灯开关服务的实战案例，详解 ASGI 集成、资源管理、工具调用与会话管理等核心技术，为开发者提供构建高性能分布式应用的实用指南。

本文全面解析LangGraph状态机框架，从理论到实践，提供详尽代码示例与运行指南。通过循序渐进的实战演练，掌握从基础聊天机器人到高级状态管理的完整开发流程，深度探索如何结合DeepSeek等大模型构建具有持久记忆与工具集成能力的智能应用，助力开发者快速驾驭这一前沿AI编排技术。

深入介绍了 UV 作为新一代Python包管理工具的核心特性、安装配置、基本概念及实际应用案例，帮助开发者提升依赖管理效率，解决传统工具的痛点问题，加速Python项目开发流程。

全面剖析Poetry作为Python项目依赖管理工具的核心功能、最佳实践及与Conda的协同工作策略，帮助开发者构建稳定可靠的项目环境，解决依赖冲突问题，提升开发效率。

全面解析Meta(原Facebook)开源的Prophet时间序列预测工具，从理论原理到实际应用。学习如何利用Prophet的加法模型进行商品价格预测，掌握数据预处理、模型配置与结果分析的完整流程，附带Python代码示例与详细解释。