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基于LangChain和FastAPI等开源框架开发
LangChain
领先的大语言模型应用开发框架
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FastAPI
高性能API开发框架
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Dify
低代码/零代码AI应用开发平台
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Next.js
SEO友好型全栈应用开发框架
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PyTorch
用于模型训练与推理的深度学习框架
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交付一套 Agent 系统，需要的六件事
Agent 不是接一次模型调用就结束的工程。下面六项是我们在每个项目里都会落地的部分，缺一项，系统就很难长期跑在生产环境。
任务编排
Plan-and-Execute、ReAct 等模式落地，支持子 Agent 分工、并行调用、超时重试与熔断，避免长任务跑飞。
- LangGraph
- 子 Agent 分工
- 重试与熔断
MCP 工具集成
通过 MCP Server 与 Function Calling 接入内部系统和第三方 API，工具可复用、有权限边界、可统一治理。
- MCP Server
- Function Calling
- 权限边界
多模态文档处理
合同、票据、病历、研报的版面解析、表格还原与信息抽取，能处理扫描件和版式复杂的文件。
- 版面解析
- 表格还原
- OCR 后处理
检索与知识库
混合检索配合 rerank 重排序，答案强制附原文引用，让每条结论都能回溯到出处。
- 混合检索
- Rerank 重排序
- 引用溯源
私有化推理与降本
vLLM / Ollama 部署与量化压缩，配合连续批处理与前缀缓存，把单 token 成本压下来。
- vLLM / Ollama
- AWQ / GPTQ / FP8
- 连续批处理
评测与可观测
离线评测集加线上埋点，每次 Prompt 或模型变更都能量化效果涨跌，全链路 Trace 支持回放定位。
- 离线评测集
- 全链路 Trace
- 回归对比
落地场景
Agent 落地场景
这些是我们最常被问到的 Agent 场景，以及每个场景的实现路径与上线后建议观测的指标。
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