Oliva Multi-Agent Assistant：一个强大的多Agent助手
Oliva Multi-Agent Assistant 是一个通过语音和文本在Qdrant数据库中快速找到所需产品的强大助手，集成Langchain、Superlinked，支持语音交互，模块化架构便于扩展。
LangChain
一个LangChain与MCP结合使用的案例！
MCP 是 Anthropic 开发的开源协议，用于将 LLM 连接到上下文、工具和提示词。本文展示了如何使用 MCP 服务器与 LangGraph agents 集成，通过 Python 安装依赖、创建服务器文件和运行客户端来实现数据交换。
manus背后的秘密！一种摆脱“模型吞噬应用”魔咒的应用范式在孕育
随着模型能力的提升，Agent应用增多。CodeAct通过让LLM生成Python代码执行任务，显著提高效率和灵活性，并降低交互次数与工具管理复杂性。但安全性和可靠性仍是挑战。
提示工程101第四课：零样本提示（Zero-Shot Prompting）
本教程介绍零样本提示技术，使语言模型无需示例执行任务。涵盖直接任务说明、基于角色提示、格式规范和多步推理等方法，并使用Python结合大模型进行实践。
一款开源语音RAG助手：Oliva
Oliva是基于Langchain和Superlinked的开源语音RAG助手，支持用自然语音对Qdrant向量数据库进行实时语音搜索，通过Deepgram和LiveKit实现。
一个基于工作流 workflow 的低代码平台：Flock
基于LangChain和LangGraph构建的解决方案，提供持久化对话、可观察性等功能，适用于快速构建聊天机器人和RAG应用。亮点包括工具调用、检索增强生成及人机协作等特性。
Deep Research技术盘点！比RAG更高级的LLM应用范式
OpenAI的Deep Research工具推出后，多家厂商跟进开发了类似的应用。基于现有框架或专门设计的开源实现项目提供了快速构建和了解Deep Research应用的方法。
吴恩达力荐LangChain经典课程-《LangChain大型语言模型(LLM)应用开发》免费分享
MLNLP社区致力于促进国内外自然语言处理领域的交流与进步，同时介绍了LangChain开源框架及其创始人，强调其在大语言模型应用中的广泛适用性和潜力。
LangChain开源了一个自媒体内容发布的Agent可以作为项目参考
LangChain发布自媒体内容发布的Agent，支持生成并发布至X和LinkedIn的帖子，利用HITL流程处理社交媒体身份验证。