LangChain是一个使用大型语言模型（LLM）构建应用程序的框架，而LangGraph是一个基于LangChain构建的库，允许循环工作流和代理创建。

LangGraph使构建具有“内存”的AI应用程序变得更加容易。想象一下，在一次对话中，你可以记住过去的问题和答案。LangGraph允许大型语言模型（LLM）做到这一点！受数据处理工具的启发，它使用简单的函数（如Python代码）在循环中连接应用程序的不同部分。这种“记忆”允许与LLM进行更复杂的交互。长时间运行的业务流程（LRBP）也可以通过长暂停时间、可恢复的工作流和创建多个代理来完成作业等功能实现高效自动化。

在这篇文章中，我们将重点介绍如何在LangGraph中启用持久性和共享状态。为了简单起见，我们将按顺序使用多个问题与代理进行交互，其中每个问题的答案取决于前一个问题。以下是按顺序排列的问题和答案：

使用Mem0开源构建具有自我改善内存的强大AI应用程序

欢迎来到Mem0开源

Mem0是LLM应用程序的自我改进存储层，可实现个性化的人工智能体验，同时节省成本并让用户满意。开源版本使您可以完全控制内存基础设施。
 

为什么选择Mem0开源？

Mem0开源为AI内存管理提供了强大、灵活的基础，具有以下关键优势：

引言

目的和范围

本文档提供了模型上下文协议（MCP）的安全考虑，补充了MCP授权规范。本文档确定了特定于MCP实施的安全风险、攻击媒介和最佳实践。
本文档的主要受众包括实施MCP授权流的开发人员、MCP服务器操作员和评估基于MCP的系统的安全专业人员。本文档应与MCP授权规范和OAuth 2.0安全最佳实践一起阅读。

攻击和缓解措施

本节详细描述了对MCP实现的攻击，以及潜在的对策。
 

困惑的副问题

攻击者可以利用MCP服务器代理其他资源服务器，从而创建“混淆代理”漏洞。
 

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引言
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目的和范围

模型上下文协议在传输级别提供授权功能，使MCP客户端能够代表资源所有者向受限制的MCP服务器发出请求。本规范定义了基于HTTP的传输的授权流。
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协议要求

授权对于MCP实施是可选的。支持时：

• 使用基于HTTP的传输的实现应该符合此规范。
• 使用STDIO传输的实现不应遵循此规范，而应从环境中检索凭据。
• 使用替代传输的实现必须遵循其协议的既定安全最佳实践。
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标准符合性

这种授权机制基于下面列出的既定规范，但实现了其功能的选定子集，以确保安全性和互操作性，同时保持简单性：

在最近的一篇研究出版物《构建有效的代理》中，Anthropic分享了关于构建有效的大型语言模型（LLM）代理的宝贵见解。这项研究特别有趣的是，它强调简单性和可组合性，而不是复杂的框架。让我们探讨一下这些原则是如何使用Spring AI转化为实际实现的。

代理系统

虽然模式描述和图表来源于Anthropic的原始出版物，但我们将重点介绍如何使用Spring AI的模型可移植性和结构化输出功能来实现这些模式。我们建议先阅读原始论文。

代理模式项目实现了下面讨论的模式。

代理系统

该研究出版物对两种类型的代理系统进行了重要的架构区分：

Coze loop采用微服务架构，基于领域驱动设计（DDD）原则构建，为AI应用程序开发和运营提供一站式平台。总体架构如下：

该结构可分为三个部分：

Vertex AI Agent Builder是一套用于构建和部署AI代理的功能。它由以下组件组成：

Agent Garden

是一个库，您可以在其中查找和探索旨在加速开发的示例代理和工具。

前往Agent Garden

预览：对Agent Garden的支持正在预览中。

Agent Development Kit（ADK）

是一个开源框架，它简化了构建复杂多代理系统的过程，同时保持了对代理行为的精确控制。

预览：对ADK的支持正在预览中。

Vertex AI Agent Engine

是一组服务，使开发人员能够在生产中部署、管理和扩展AI代理。Vertex AI Agent Engine提供全面管理的运行时、评估、会话和内存库等服务。

代理工具是您可以装备ADK代理使用的工具，包括：

Vertex AI中的Gemini API允许您发送包括文本、图像和视频在内的多模式输入，作为Gemini模型提示的一部分。本页提供了设计多模式提示的最佳实践，以及在提示未按预期工作时如何进行故障排除。有关快速设计的一般指导，请参阅我们推荐的快速设计策略，或参阅以下多式联运特定最佳实践列表。

快速设计基础

使用具体说明

清晰详细的提示可提供最佳结果。如果您心中有一个特定的输出，请在提示中包含该要求，以增加获得正确输出的可能性。

即使写提示的人似乎很清楚提示，提示也可能没有明确说明。要自定义模型行为，请考虑如何解释您的提示，并确保您给出的说明具体明了。

如果你在提示中包含了下面机场板的图像，要求模型只“描述这张图像”就可以生成一个总体描述。如果您需要模型从图像中解析时间和城市，请将该请求直接包含在提示中。