☯ AI太极智能体平台：阴阳相济，智能生生

—— 一文读懂「太极哲学 × 现代多代理框架」的终极融合

“太极生两仪，两仪生四象”
在 AI 时代，知识为阴，行动为阳；
记忆为静，工具为动；
代理协作，生生不息。

今天，我们推出 AI太极智能体平台 —— 首个将中国古典哲学与前沿多代理系统深度融合的 可视化智能体构建平台，基于 OpenAI、LangChain、CrewAI、AutoGen、LangGraph、Mem0、Milvus 等顶级技术栈，打造 “阴→阳→归一” 的完整工作流。

一、平台总览：太极即系统，系统即太极

二、核心特性：六大“太极”能力

1. 太极检测器 —— 发布即合道

“无阴不生阳，无阳不成阴”

• 所有工作流 必须 包含： 阴节点：知识检索、记忆加载、意图分类 阳节点：工具调用、API 执行、内容生成 归一节点：最终输出、报告总结
• 发布前自动拦截，弹出太极图提示：⚫ 缺阴 ⚪ 缺阳 ☯ 无归一

2. 阴阳节点系统 —— 模块化即哲学

{
  "nodes": [
    {"type": "retriever", "yin": true, "label": "知识检索"},
    {"type": "tool", "yang": true, "label": "搜索API"},
    {"type": "output", "unity": true, "label": "平衡回答"}
  ]
}

3. 三才协作组 —— CrewAI 高级配置

# agents.yaml
researcher:
  role: 太极·阴知者
  goal: 检索内部知识
  memory: true

executor:
  role: 太极·阳行者
  goal: 调用外部工具
  allow_delegation: true

harmonizer:
  role: 太极·归一者
  goal: 融合输出

4. 记忆太极 —— Mem0 v2 + Milvus

• Mem0 v2：支持 output_format="v2"，自定义类别，历史追踪
• Milvus 2.4+：亿级向量，GPU 加速，混合过滤
• 集成方式：external_mem = ExternalMemory( provider="mem0", vector_store={"provider": "milvus", "host": "localhost"} )

5. LangGraph 图状路由 —— 动态轮转

workflow.add_node("researcher", yin_research)
workflow.add_node("executor", yang_action)
workflow.add_conditional_edges("researcher", route_to_yang)

6. 太极仪表板 —— 可视化中和

• 阴阳比饼图
• 归一率进度环
• 生生指数网络图
• 中和度用户评分

三、典型模板：开箱即用

四、技术栈全景

graph TD
    A[前端: React + Tailwind + React Flow] --> B[后端: FastAPI + Node.js]
    B --> C[数据库: PostgreSQL + Redis]
    B --> D[向量库: Milvus / Qdranchdb]
    B --> E[记忆层: Mem0 v2]
    E --> F[LLM: GPT-4o / Llama3 / Claude]
    B --> G[框架: CrewAI + AutoGen + LangGraph]
    G --> H[工具: SerpAPI / SQL / DALL·E]

五、部署方式：一键即用

六、加入太极，开启智能新纪元

“道生一，一生二，二生三，三生万物。”
AI太极平台，不仅是工具，更是智能的哲学实践。

立即体验：

• 官网：https://taiji.ai
• GitHub：github.com/taiji-ai/platform
• 文档：docs.taiji.ai
• 社区：微信搜索 “AI太极系统”

☯ 结语

太极平衡，智能生生不息。
在这个代理百花齐放的时代，
AI太极 告诉你：
真正的智能，不在于模型多强，而在于系统多和。

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