引言
你是否曾经遇到过这样的情况：向ChatGPT提问专业问题时，它给出的答案看似合理，但实际上缺乏深度或存在事实错误？今天，我们将探索一项解决这一问题的前沿技术——图检索增强生成(GraphRAG)，这项结合知识图谱与检索增强生成的创新方法正在彻底改变AI在专业领域的应用方式。
图检索增强生成(GraphRAG)：让AI真正理解复杂知识
🔍 Self-Ask：LLM Agent架构的决策链路模式 | 智能体推理框架与工具调用实践
作为程序员，我们习惯将复杂问题分解为可管理的子任务，这正是递归和分治算法的核心思想。那么，如何让AI模型也具备这种结构化思考能力？本文深入剖析Self-Ask推理模式的工作原理、实现方法与最佳实践，帮助你构建具有清晰推理链路的AI系统，就像调试一个递归函数一样追踪AI的"思考过程"。
有了 MCP，还需要 A2A协议吗？
最近Google开源了 （Agent-to-Agent Protocol）协议，该协议旨在解决智能体在协作过程中遇到的挑战。到底和claude 开源的MCP（Model Context Protocol）协议有什么不同？让我们一起探索它们的差异和共同点。
A2A：开启智能体协作的新时代
随着人工智能技术的飞速发展，智能体（Agent）已经成为 AI 应用的重要组成部分。然而，不同智能体之间的协作一直是一个挑战。Google 最近推出的 A2A（Agent-to-Agent）协议，为智能体之间的无缝协作提供了标准化的解决方案。本文将介绍 A2A 协议及其与 MCP（Model Context Protocol）的关系，探讨这两种协议如何共同构建未来的智能体生态系统。