Agentic AI（六）多智能体系统构建知识图谱：为 RAG 补上关系检索
一、为什么要给 RAG 一张图 1.1 纯向量检索的两个短板 向量 RAG 的标准流程大家都熟：文档切块（chunk）、每块算嵌入（embedding）、问题也算嵌入、按余弦相似度捞回最相近的几块，塞进 prompt 让 LLM 作答。这套流程在课程里先跑了一遍：NetApp 的 10-K 文件，Item 1 章节切成 254 块，全部写入 Neo4j 并建好向量索引，套上 LangChain 的
Agentic AI（五）高度自主智能体的模式：规划与多智能体
一张四行的太阳镜库存表，字段是 id / name / description / price / stock。顾客问：「有 100 美元以下、还有货的圆框墨镜吗？」表里没有「圆框」这一列，这个词埋在 description 的自由文本里；有没有货在 stock 列，贵不贵在 price 列。开发者当然可以把「查描述 → 查库存 → 查价格」这三步写死进代码，但下一个顾客问「我上个月退的那副处理好
多智能体协作编程的桌面工作台搭建
一、项目概述 AgentPlanFlow 是一个面向多智能体协作编程的桌面工作台。它把 Codex（OpenAI）、Claude Code（Anthropic）和 Hermes（Nous Research）组织在同一个原生桌面窗口里，让不同智能体可以围绕同一工作目录运行、协作、委托任务，并共享执行上下文。 它并不是简单地把几个终端拼在一起。AgentPlanFlow 在桌面侧负责窗口、终端、进程和
