AI代理在企业中的应用日益广泛，特别是在客户支持领域。本文详细介绍了如何利用agentic RAG、LangGraph和ChromaDB构建一个智能FAQ聊天机器人，能够快速解决客户问题。通过动态调整检索流程、多步推理和工具集成，聊天机器人的准确性和效率显著提升。文中还展示了具体的实现步骤和代码，帮助开发者轻松上手，打造高效、可扩展的AI客服系统。

VeRL通过多轮对话和掩码重构，解决了Agent RL研究中的瓶颈，实现了LangGraph的快速集成。初始方案虽高效，但存在工具定义冗余和一致性挑战。通过自动工具封装，简化了工作流程，解决了生产与训练环境的差距。最终采用LangGraph集成，实现了训练与部署环境的完美对齐，支持复杂代理系统的演进。

Exa推出了一款深度研究代理，能够自主探索网络，快速提供结构化信息。该系统利用LangGraph构建多代理架构，包含规划器、任务和观察者，动态调整任务数量以应对查询复杂性。通过搜索片段和完整结果的灵活切换，优化了令牌使用并保持研究质量。结构化JSON输出确保API使用的可靠性，LangSmith的观察性功能则帮助监控令牌消耗，支持规模化的成本效益优化。Exa的案例展示了生产级多代理系统的实现路径。

多智能体系统（MAS）中的共享内存技术正从传统模式向智能化演进，结合LangGraph框架，探索了Mem0.ai、开放内存（Open Memory）和自主记忆（A-MEM）等前沿技术的融合。共享内存不仅是信息存储，更是智能体协作的认知伙伴，通过分层架构、并发控制和外部存储集成，提升系统性能与功能，推动多智能体系统向更智能、更自主的方向发展。

这篇文章主要介绍了如何快速分享代码、笔记和代码片段。通过克隆指定的GitHub Gist仓库，用户可以轻松获取并保存相关代码到本地，并在GitHub Desktop中使用。操作简单，适合开发者快速共享和协作。

使用图数据库与大型语言模型（LLM）结合，增强检索生成（RAG）系统的能力。通过将非结构化文本转为向量嵌入，并利用知识图谱（如Neo4j）处理结构化数据，实现复杂查询。通过集成LLM和知识图谱，结合语义搜索与精确查询，创建一个强大的RAG应用程序。该系统支持供应商过滤、计数、分组和基于描述的语义搜索，为企业数据处理提供全方位解决方案。

Voyager 3 from Voyage AI is a new state-of-the-art model that allows you to embed text and images into the same space. In this post, I will explain how to extract these multi-modal embeddings from a magazine, store them in a vector database (Weaviate), and perform a similarity search across text and images using the same embedding vectors.

Learn all you need to implement streaming in production using SSE and how to handle streaming errors.