深入解析如何利用LangSmith Agent Builder与Milvus，通过Prompt工程而非传统拖拉拽方式构建复杂AI Agent。涵盖架构解析、记忆机制及实操教程，助你掌握LLM与大模型开发核心，AI,LLM,LangSmith,Milvus,Agent开发

深入探讨长周期Agent落地难题，解析双Agent（Initializer + Coding）协作模式。结合LangGraph状态管理与Milvus向量检索，提供代码级实操指南，解决上下文丢失与任务切分痛点。关键词：国内中转API,低价API服务,大模型API直连,Claude API,gpt API,gemini API,Grok api

深入解析Google ADK框架，学会如何分离短期会话与长期记忆。结合Milvus向量数据库，手把手教你搭建生产级AI Agent，解决大模型上下文管理难题。AI, LLM, 大模型, 开发教程。

深入解析Milvus 2.6.4推出的Struct Array与MAX_SIM功能，解决知识库、电商与视频场景中的多向量检索难题，实现从碎片化向量到完整实体的精准召回，AI, LLM, 向量数据库, 检索增强生成, 数据库性能优化。

深入探讨多智能体系统面临的上下文共享难题，解析OpenAgents与Milvus如何结合，利用向量数据库构建分布式长期记忆网络，解决知识孤岛，实现高效AI协作。