LangChain
langchain-mcp-adapters：让langchain开发者轻松使用MCP工具
通过6行代码集成MCP Client到LangChain.js和LangGraph.js应用中，支持MCP工具兼容性转换、多服务器连接管理以及灵活传输协议。
Oliva Multi-Agent Assistant：一个强大的多Agent助手
Oliva Multi-Agent Assistant 是一个通过语音和文本在Qdrant数据库中快速找到所需产品的强大助手，集成Langchain、Superlinked，支持语音交互，模块化架构便于扩展。
一个LangChain与MCP结合使用的案例！
MCP 是 Anthropic 开发的开源协议，用于将 LLM 连接到上下文、工具和提示词。本文展示了如何使用 MCP 服务器与 LangGraph agents 集成，通过 Python 安装依赖、创建服务器文件和运行客户端来实现数据交换。
manus背后的秘密！一种摆脱“模型吞噬应用”魔咒的应用范式在孕育
随着模型能力的提升，Agent应用增多。CodeAct通过让LLM生成Python代码执行任务，显著提高效率和灵活性，并降低交互次数与工具管理复杂性。但安全性和可靠性仍是挑战。
提示工程101第四课：零样本提示（Zero-Shot Prompting）
本教程介绍零样本提示技术，使语言模型无需示例执行任务。涵盖直接任务说明、基于角色提示、格式规范和多步推理等方法，并使用Python结合大模型进行实践。
