Langgraph

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。

浅层 Agent 依赖上下文窗、易陷循环且缺乏持久状态；深度 Agent 以规划/委派/持久记忆/人类在环为支柱，基于 LangGraph 的有状态编排与 DeepAgents harness，支撑小时到天级复杂任务。

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 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。

本文探讨了上下文工程的核心概念与实践方法，阐述了从提示工程到上下文工程的演进过程，详细分析了上下文的组成要素、重要性及其在智能体开发中的关键作用，并通过LangGraph等实例展示了如何有效实现上下文管理。

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。