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3 分钟速览三菱日联银行AI转型实战#金融科技#AI提效🌐 行业困局：金融精英的时间都去哪了？在东京丸之内金融街，三菱日联银行（MUFG Bank）的 外汇与衍生品销售团队 每天面临这样的场景：❝"为准备一次企业客户的利率掉期提案，初级分析员需要： ① 通读 187 页英文年报 ▶️ 2.5小时 ② 整理 5 年财务指标趋势 ▶️ 1小时 ③ 撰写策略建议书 ▶️ 1.5小时 ‼️ 资深

❝近期，Model Context Protocol (MCP) 协议在技术圈引发热议。 LangChain CEO Harrison Chase 与 LangGraph 技术负责人 Nuno Campos 就此展开深度辩论——这项被热捧的协议究竟是未来标准，还是过眼云烟？我们整理了核心交锋观点。 本文改编自 LangChain 官方博客 In the Loop 专栏，技术细节可查阅 MCP 官方

❝"评估不是终点，而是持续优化的起点。" —— LangChain 首席技术官在构建基于 LLM 的生产级应用时，系统化评估（evals）是确保可靠性的关键。LangChain全新推出的 OpenEvals 与 AgentEvals 工具包，为开发者提供标准化评估框架与预置评估器，让复杂评估变得简单易行。❝真实痛点警示 ：某金融企业因未做轨迹评估，导致智能体误调敏感API造成百万损失一、评估体系双

全球顶尖企业的共同选择。从 Replit 的开发者工具到 Uber 的智能生产力革命， LangGraph 已成为构建 AI 代理的首选框架。0.3 版本的发布，标志着其生态体系进入全新阶段。零隐藏层设计 ：摒弃传统框架的强制认知架构，拒绝预设提示词干扰透明化开发 ：开发者可精准控制代理行为，满足企业级应用的高透明度需求框架无关性 ：与主流 AI 框架无缝兼容，支持灵活的功能扩展❝技术解读：通过[

❝作为经历过从零搭建企业级RAG系统的老兵，我深知开发者们在面对复杂问题时"知道该优化，但不知从何下手"的迷茫。本文将用最直白的语言，拆解传统RAG升级为智能Agent的必经之路。读完你会发现，那些看似高深的概念，背后都是工程实践中摸爬滚打出的智慧结晶。去年我们接了个电商客户案例：他们的客服系统用RAG处理用户咨询时，遇到这样一个问题："比较推荐给Nike和Puma的 智能手表 在防水性能和运动模

顶尖大厂LangChain架构迭代中的四个关键决策

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❝本文经翻译并二次整理自 LangMem SDK for agent long-term memory 一文。讲述了LangChain最新发布的记忆管理SDK： LangMem 。 本系列合集，点击链接查看今天，我们正式发布了 LangMem SDK——一个帮助您的代理通过长期记忆不断学习和改进的工具库。这个 SDK 提供了一些工具，能够从对话中提取信息、通过更新提示词优化代理行为，并保持关于行为

一、现象级事件：为什么DeepSeek能踏平AI提效的最后一公里？❝ 在过去的十年，AI工具为人类工作效率带来了显著的提升，然而普通用户在使用这些工具时，仍然面临许多挑战，尤其是与提示词工程（Prompt Engineering）高度相关的问题。ChatGPT这样的生成式AI工具对提示词工程的高度依赖 。然而，大多数普通人并没有接受过足够的训练来设计高效提示词。需求表述焦虑 ：普通人难以精准拆解复

介绍《自然语言处理：大模型理论实践》（预览版）一书以自然语言处理中语言模型为主线， 涵盖了从基础理论到高级应用的全方位内容，逐步引导读者从基础的自然语言处理技术走向大模型的深度学习与实际应用。自然语言处理一直是人工智能最热门的应用研究领域，对科学技术、文化 教育、经济社会的发展各个方面都具有极其重大的意义 。近年以来，以 ChatGPT 为代表的生成式预训练对话人工智能技术（即大语言模型，简称大

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