Shoukai Discovery Tour

本文是对 2025 年 InfoQ 框架的更新，融合了 2026 年的最佳实践和架构趋势。详细阐述了企业 Agentic AI 的三层架构（基础层、工作流程层、自治层），并引入 GraphRAG、代理 FinOps、深度可观测性及混合边缘/云架构等前沿概念，为企业实现智能自动化提供全面的架构指导。

本文深入探讨如何利用 LangChain 的 Skills 模式构建高效 SQL Assistant。通过渐进式披露原则，解决传统 System Prompt 上下文过载问题，实现知识的按需加载。结合 Sales Analytics 和 Inventory Management 两个实际场景，详细演示从环境搭建、技能定义到 Agent 编排的完整流程。

本文利用 content-extraction 工具深度萃取 LangGraph 官方文档精华，旨在为智能体开发者构建结构化的知识底座。通过提炼核心概念与架构设计，帮助开发者快速掌握 LangGraph 全貌，打破信息茧房，避免重复造轮子。

本文利用 content-extraction 工具深度萃取 LangChain 官方文档精华，旨在为智能体开发者构建结构化的知识底座。通过提炼核心概念与架构设计，帮助开发者快速掌握 LangChain 全貌，打破信息茧房，避免重复造轮子。

深入解析 HyDE 及其变体 Multi-HyDE 和 Adaptive HyDE，探讨如何利用大语言模型生成的假设文档提升 RAG 系统的检索准确性，并提供详细的代码实战与性能对比分析。

本文深入解析 LangGraph Swarm 架构，通过核心原理拆解与源码级分析，揭示多智能体协作的底层机制。结合旅行预订系统实战案例，演示如何使用 Python 构建支持动态任务交接（Handoff）与状态共享的高效 AI 智能体集群，为构建企业级复杂 Agent 系统提供最佳实践参考。

本文详细介绍了如何构建一个具备深度思考和安全执行能力的智能体系统。通过整合 LangChain 的推理能力、Claude Skills 的动态技能机制以及 Daytona Sandbox 的安全执行环境，实现了从任务规划到代码执行的完整闭环。

深入体验 Microsandbox：一个轻量级、硬件隔离的代码执行沙盒。本文详细介绍了其架构优势、安装配置流程。

深入解析 Anthropic 官方推出的 Skills 系统，探讨其作为 Agent 能力扩展的核心机制。本文以 PDF 处理技能为例，详细拆解如何通过渐进式上下文构建（Pyramid Principle）和模块化指令，提升 Claude 在专业领域的任务执行能力与可靠性。

本文深入探讨如何在 LangChain Deep Agents 架构中集成 Skills 技能系统。文章对比了 CLI 与 Library 的实现差异，详细介绍了通过 CompiledSubAgent 封装技能、利用 Progressive Disclosure 动态加载以及 PythonREPLTool 执行环境的完整技术方案。