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本文深入解析AI智能体的四大核心技术：提示工程、上下文工程、工具使用与RAG，系统阐述智能体架构演进及行业前沿实践，为开发者提供构建生产级智能体的全面指南。

文章深入解析Agentic RAG范式演进，聚焦mem0等智能体记忆技术，揭示上下文工程、多模态记忆与系统运营化趋势，为构建自主AI提供架构蓝图与实践指南。

LangGraph 是一个面向长期运行、有状态智能体与复杂工作流的低代码编排框架，支持持久化执行、人机协同与多智能体系统，提供高可观测性与生产级部署能力。

本文深入解析CrewAI框架，涵盖AI智能体构建、多智能体协作、流程编排（Flows）、健壮性设计、知识库集成与记忆机制，详解如何打造高效、可控的自动化任务执行系统，助力开发者构建模块化、可扩展的AI应用。

本文深入解析了模型上下文协议（MCP）如何解决大型语言模型（LLM）在知识时效性、上下文管理和工具集成方面的核心限制，通过标准化能力连接提升AI系统的智能性与扩展性。