随着Vcard软跑路（充值不到帐）之后，给OpenAI API充值又再一次成了难题。只是这次不想再做这道题！试着用用中转API吧，至少充值能简便点。 重新捡回OpenRouter，它创建最早，支持的模型最多，接入也方便。只是后期对地区开始限制，像OpenAI、 Claude的模型在国内和香港都用不了，只能先搁置。 AI Router OpenRouter 提供多个大模型的API接口 WorldRouter

在MCP的集成开发方面，LangChain是个做得不错的项目，其它方面也很优秀！它有个专门的库来处理，就是langchain-mcp-adapterslibrary。导入的MultiServerMCPClient是官方提供的多服务器管理客户端，可以同时连接多个 MCP 服务器。 主要能力 工具调用与管理：能够将各种 MCP 服务器提供的工具转换为Agent可直接使用的标准化工具。

在上一篇《MCP Server开发》中开发的是本地的server，客户端要调用本地的server（python）文件。当然，这是mcp设计的方式之一。另外的，分离式的远程mcp server是现在的目标。 远程mcp server需要使用streamable-http来提供mcp服务，这和restful api的理念似乎有点相似啊，这估计就是大道归集吧。

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DeepAgent等Agent都采用了SQLite作为本地数据库来用，看来，是要对SQLite补补课啰。 SQLite（来源：网络） 下载与资源 官网 菜鸟教程 简介 SQLite 是一个零配置、无服务器、单文件存储的轻量级关系型数据库引擎。它不需要安装独立的服务进程，整个数据库就是一个磁盘文件（.db 或 .sqlite），非常适合嵌入式应用、本地数据存储、原型开发和中小型项目。 特点 特性说明

Android lets you change the default assistant, but rivals still cannot do what Gemini can. New EU rules could change that, though full replacement may not arrive until 2027. Read the full article on Popular

在 Deep Agents 中引入 Anthropic Skills 非常简单，因为 Deep Agents 原生支持 Agent Skills 规范（由 Anthropic 提出并开源的标准）。你不需要任何适配层，直接把符合规范的 Skill 目录传给 create_deep_agent 即可。 DeepAgent集成skills 集成skills my_project/ └── skillsRepo

Skills 本质：Agent 的「工作手册」 Agent正在做事(由AIJoe生成) 如果把 Agent 比作一个聪明但缺乏上下文的实习生，那么 Skill 就是交给它的 标准作业流程（SOP）——固化编码规范、统一输出风格、限制行为逻辑。 Skills 本质上就是教 AI 按固定流程做事的操作说明书，一旦写好，就能像函数一样反复调用。 核心定义：Skill 是 Agent 原生内置的强制约束系统，将「流程配方

下午在调试图数据库时发现有报错，发现是create_react_agent这个函数已被弃用！赶紧查下，LangGraph的官网上还没更新，但LangChain上给出了最新的写法create_agent LangGraph 的新版本迭代中，langgraph.prebuilt.create_react_agent 已经被正式弃用（Deprecated）。 官方为了将 Agent

DeepTutor 是由香港大学数据智能实验室（HKUDS）开发的开源 AI 个性化辅导平台，于 2025 年 12 月发布，目前 GitHub 星标已超过 2 万。它的核心定位是Agent-Native（原生智能体） 的学习工作空间，强调将记忆、个性化和自主代理作为系统的第一公民，而非附加功能。 DeepTutor界面(来源：deeptutor.info) 主要功能 1. 统一多模式学习工作区 DeepTutor

Neo4j的各项功能跑通了，应该将其封装进Agent做为应用。LangGraph中有专门的ReAct Agent，可将其Neo4j做为一个工具导入，就是一个好用的Agent啰！ Agent(由AIJoe生成) from dotenv import dotenv_values from langchain_openai import ChatOpenAI from langchain_neo4j import

在上一篇中我们利用大模型自身的能力来抽取文本中的关系，但是这些默认设置不是很准确。或者数据本身就存在数据库中,已经是结构化的（如 CSV、JSON），就是有逻辑和规律的数据，或者对节点和关系的产生有极其严格的业务逻辑要求，不希望依赖 LLMs 的随机性。那么，这时就可以其自身的特征来直接存入Neo4j图数据库中。 最关键的是要编写明确的 Cypher 语句（推荐用于生产环境、结构化数据）。 from

对neo4j有了基本了解，就可以上手实操啰。这里采用langchain的集成方案，写入和查询都集成得很好，几条命令就可搞定。 写入数据 # 安装包 pip install langchain -i pip install langchain-openai langchain-community langchain-experimental pip install langchain-neo4j from

《2049：未来10000天的可能》是KK对AI等未来世界的预想，就迫不及待地买来读哦。只是翻完后，倒没什么太大感触，远不及他的科技三部曲的深度。里面的很多概念其实现在都在流行，好像也没什么超前的想法吧。特别是里面的“镜像世界”这个说法，远不如“元宇宙”来得科技性感 。 镜像世界 镜像世界是凯文·凯利提出的下一代互联网概念，其核心特征是：

红果短剧 有一天打开《红果短剧》时，突然发现上了很多AI短剧。想看点真人时，刷了几页，发现有八成都是AI剧了！ 当人们还是讨论AI要在哪些行业取代人时，哪些公司为了AI裁人时，在短剧这个赛道，AI已经确确实实在取代真人演员了。

《未来的冲击》是托夫勒的一本预测未来的神书。它的很多内容到现在还没有完全过时。很多片段根本不像写于半个世纪之前，更像写于现在。而现在人们最焦虑的恐怕就是AI浪潮了，那对于此，它有什么好的体现和建议呢。 未来城市(由AIJoe生成) 未来冲击（Future Shock）

参考 一个用于利用 LangGraph 构建Swarm(蜂群式多智能体)系统的 Python 库。Swarm是一种多智能体架构，其中智能体会根据各自的专长动态地将控制权移交给其他智能体。该系统会记住最后一个处于活动状态的智能体，从而确保在后续交互中，对话能与该智能体继续进行。 Swarm 是一种受自然界蚁群、蜂群等生物群体行为启发的

LangGraph 是一款用于构建、管理和部署长期运行的有状态代理的底层编排框架和运行时，深受塑造代理未来的企业信赖，包括 Klarna、Uber、摩根大通等。LangGraph 属于非常底层的框架，完全专注于代理编排。在使用 LangGraph 之前，我们建议您先熟悉用于构建代理的一些组件，从模型和工具开始。LangGraph 专注于代理编排中至关重要的底层能力：持久化执行、流式处理、人机协同等。

“龙虾”热后，各种Agent层出不穷，各种新概念也是层出不穷，颇有点招架不住的态势。不过，再怎么难，也得跟上潮流，死磕到底。 Skills图示（来源：网络） 一、Agent Skills（智能体技能） 基本概念 Agent Skills 是 AI Agent 的能力单元，指智能体能够执行的具体任务或功能模块。每个 Skill 封装了特定的工具调用、API 接口、数据处理逻辑或业务功能，使 Agent

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