LangChain 发布了 Open SWE，这是一个完全开源的异步编码智能体，旨在在云端运行并处理复杂的软件开发任务。公司表示，Open SWE 代表了从实时“副驾驶”助手向更自主、长期运行的智能体的转变，这些智能体可以直接集成到开发人员现有的工作流程中。
本文将介绍 22 种先进的RAG技术，灵感来源于 all-rag-techniques 仓库中的全面实现。这些实现使用 Python 库（如 NumPy、Matplotlib 和 OpenAI 的嵌入模型），避免使用 LangChain 或 FAISS 等依赖，以保持简单性和清晰度。
大模型驱动的 AI 智能体（Agent）架构最近讨论的很激烈，其中一个关键争议点在于： 多智能体到底该不该建？
在最新的 LangChain Interrupt 峰会上，AI Fund 创始人吴恩达与 LangChain 联合创始人 Harrison Chase 展开了一场对话。
当前，AI 领域呈现出一种近乎“追星式”的热情氛围，每当有新的东西发布，便迅速引发广泛关注与高度评价，仿佛技术变革即将一触即发。同时大家情绪也波动剧烈，从“危机论”到“爆发论”频繁切换。OpenAI 最近出的《A Practical guide to building AI agents》的指南，就是他们最近捧上天的“神作”。它直接被捧成了“圣经”，一时间风头无两。
AI Agent 是我们紧密追踪的范式变化，Langchain 的一系列文章对理解 Agent 的发展趋势很有帮助。在本篇编译中，第一部分是 Langchain 团队发布的 State of AI Agent 报告。
LangChain 最近调查了 1,300 多名专业人士——从工程师和产品经理到企业领导者和高管——以揭示 AI Agents 的现状。
在当前 AI 开发中，提示词工程常常面临优化耗时、效果不稳定等挑战。LangChain 近日推出自家的自动提示词优化工具Promptim[1]，为开发者提供了一套系统化改进 AI 提示词的解决方案。这款工具能够自动优化特定任务的提示词，显著提升开发效率。
或许从诞生那天起，LangChain 就注定是一个口碑两极分化的产品。
检索增强生成 (RAG) 是将检索模型与生成模型结合起来，以提高生成内容的质量和相关性的一种有效的方法。RAG 的核心思想是利用大量文档或知识库来获取相关信息。各种工具支持 RAG，包括 Langchain 和 LlamaIndex。
