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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。

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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。