LangGraph

大模型才是智能体的核心，智能体的所有操作都是基于大模型完成的——智能体的执行过程

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开发智能体的关键是大模型、Prompt和工具三者结合。Prompt引导模型理解和执行特定任务，工具提供具体操作手段。智能体的核心流程包括需求理解、工具选择与使用、结果分析及问题解决。

构建强大AI智能体的10大开源利器！

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10个强大的AI代理工具为开发者和初学者提供了即插即用的功能，如Superagent让部署简单快速，AutoGen则使多个代理可以协作工作。其他工具如LangGraph提供状态管理和CrewAI简化了任务分配。OpenHands适用于实际编码任务，而Agent-LLM能够记住上下文信息。这些工具让用户无需深入学习复杂的配置就能构建出强大的AI代理。

12.6k，谷歌这个开源项目炸了，全栈AI Agent

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Gemini Fullstack LangGraph Quickstart项目两周内获得12.6k star。该项目使用React前端和LangGraph代理的全栈应用程序进行高级研究和会话式AI支持，通过动态生成搜索词、Google Gemini模型及网络研究发现知识差距，并改进搜索直至提供包含引文的答案。

谷歌开源全栈研究助手快速启动项目Gemini LangGraph， AI驱动的深度网络研究工具Firesearch

作者

文章介绍了5个AI相关的项目和技术，包括Gemini LangGraph、Firesearch、Agent Flow、DecipherIt和MCP Feedback Enhanced。这些项目涵盖全栈开发、网络研究工具、智能体平台、研究助手以及交互式反馈服务器等多个方面。