高效地为智能体创造工具
Learn how to effectively create tools for your AI agents. Image by ChatGPT.AI agents 是由一系列 LLM 调用组成的
阅读全文FastAPI+Streamlit打造一套智能体应用GUI展示平台
在《LangChain1.0教程：给我们的RAG智能体加上记忆功能》中我们已经学会了如何在 Juyputer Notebook 中构造一个具有记忆能力的 RAG Agent。虽然 Juyputer N
阅读全文让 AI 学会“自我修炼”：自我改进智能体训练体系全解析
所谓 Agentic systems，无论用于工具使用还是推理，都是通过 prompts 来引导行动。但 prompts 是静态的，它们只给出步骤，却无法自我改进。真正的 agentic traini
阅读全文构建一套可自我改进的 Agentic RAG 系统
Agentic RAG 系统可以被视为一个“高维向量空间”，其中每个维度都对应一次设计决策，例如 prompt engineering、agent 协同、retrieval 策略等。手动调优这些维度以
阅读全文我对 Gemini 3 的真实体验
📌 简短结论：强得离谱，但并非全能首先，大家应该都看过各种基准测试了——所以我不再重复“谁更强”的争论。但根据我亲手测试的结果：Gemini 3 是目前我见过最接近“真实智能”的模型，尤其在硬核编程任
阅读全文全国首部AI大模型私有化部署标准，公开征集起草单位和个人！
随着人工智能大模型技术加速落地，私有化部署正成为企业兼顾数据安全与业务定制化的首选路径。然而，企业在部署过程中普遍面临技术选型混乱、资源错配、安全合规风险高等痛点，亟需一套科学、可操作的部署与评价体系
阅读全文大模型赋能知识图谱构建问答系统
基于模拟 FAQ 文档构建的 knowledge graph今天我带来一个基于 knowledge graph（用第一部分介绍的方法构建）和 LLM（这里用的是 Gemma3–4b-it-qat，与之
阅读全文LangChain1.0教程：给我们的RAG智能体加上记忆功能
我们之前在《LangChain1.0教程：使用RAG Agent和RAG Chain构建RAG智能体》文章中介绍的 RAG Agent 可以调用检索工具回答用户的问题，但是这个 Agent 仅仅能完成
阅读全文Google 让 RAG 变得前所未有地简单：全新 File Search 工具震撼登场
如果你曾尝试自己搭一套 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成），你大概懂那种痛：要管理 embeddings（向量嵌入）、vector databases
阅读全文Meta宣布彻底解决RAG最大痛点：速度提升30倍，上下文窗口暴增16倍，成本直接腰斩！
大家有没有这种感觉： 明明只想让大模型看10段资料，它偏偏要硬塞100段，消耗的token数像火箭一样增长，速度还慢得像乌龟？恭喜你，这个行业通病，Meta今天直接给治好了。他们刚开源了一个叫 REF
阅读全文RAG 真的能“不暴露私有数据”吗？答案是：可以
你是否认真考虑过 RAG 流水线中的文档隐私？这篇文章也许能提供一个有帮助的方向。为什么“Standard RAG → Cloud Search”在隐私上行不通Standard RAG 的做法是把明文
阅读全文谷歌70页硬核上下文工程白皮书免费送！
最近谷歌悄悄放了一个超级大招——70页全免费的《Context Engineering: Sessions & Memory》白皮书，直接把“让AI拥有真正记忆”这件事讲得透彻到骨子里。这不是普通的博
阅读全文让 AI 学会“自我修炼”：自我改进智能体训练体系全解析
所谓 Agentic systems，无论用于工具使用还是推理，都是通过 prompts 来引导行动。但 prompts 是静态的，它们只给出步骤，却无法自我改进。真正的 agentic traini
阅读全文OpenMemory：让 AI 拥有长期记忆的开源“人工大脑”
大多数 AI “助手”一旦你关掉聊天窗口就把一切忘得一干二净。它们记不住你的名字、你的偏好，甚至记不住你昨天才告诉它的一件小事。这就是我觉得 OpenMemory 有趣的原因。它是开源的、可在本地运行
阅读全文代码智能体的真正用法，可不是代码补全这么简单
写出更简洁、更聪明的 Python 函数！别再用错误的方式写 Python 函数！改用这些做法！避开常见错误，学习最佳实践，让你的 Python 函数更高效、更易读。Python 是一门很棒的语言——
阅读全文LangChain1.0教程：使用RAG Agent和RAG Chain构建RAG智能体
LLM 最强大的应用之一就是基于检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）的问答（Q&A）聊天机器人。本教程将通过 RAG Agent 和 RAG Chain
阅读全文RAG 真的能“不暴露私有数据”吗？答案是：可以
你是否认真考虑过 RAG 流水线中的文档隐私？这篇文章也许能提供一个有帮助的方向。为什么“Standard RAG → Cloud Search”在隐私上行不通Standard RAG 的做法是把明文
阅读全文不会用AI的程序员，注定会被淘汰
“AI会不会取代程序员？”——这个萦绕在无数开发者心头的问题，早已不再是简单的“是”或“否”可以回答。随着人工智能技术的迅猛发展，真正的分水岭已经出现：不是AI是否会取代程序员，而是那些拒绝拥抱AI工
阅读全文为什么说 Pokee 是 n8n 的反面？因为它让你根本不需要画流程图
现在构建 agents 真是件麻烦事。如果你曾在 n8n 里花上几个小时拉线接 Nodes，或者被某个莫名其妙的 API auth 问题折腾得头大，你就知道我在说什么。那感觉就像教一个机器人煮咖啡——
阅读全文从普通到自进化：构建会自己优化的 Text-to-SQL 智能系统
学习如何借助 Stanford 的 Agentic Context Engineering 构建能自我纠错并自动优化性能的自适应数据库查询系统作者使用 AI 生成的图片当下大多数 Text-to-SQ
阅读全文LangChain1.0教程：给智能体加上记忆功能、工具与中间件
在这个视频中我介绍了如何给智能体添加记忆，以及中间件和工具的使用方法。记忆对于智能体来说，记忆（memory）非常关键——它让智能体能够记住过去的交互、从反馈中学习、并根据用户偏好进行调整。当智能体处
阅读全文Context Engineering（上下文工程）：教你如何让 AI 回答更准、推理更强
Prompts 确立意图。Context 选择事实、历史和工具输出，让 AI 在长任务中保持连贯。Image by Planet Volumes on Unsplash在这个领域的第一幕里，我们沉迷于
阅读全文LangChain1.0教程：消息类型与流式传输
在 LangChain 中，消息是模型上下文的基本单元。它们代表模型的输入和输出，承载着与 LLM 交互时表示对话状态所需的内容和元数据。消息是包含以下内容的对象：role：标识消息类型（例如，sys
阅读全文从普通到自进化：构建会自己优化的 Text-to-SQL 智能系统
学习如何借助 Stanford 的 Agentic Context Engineering 构建能自我纠错并自动优化性能的自适应数据库查询系统作者使用 AI 生成的图片当下大多数 Text-to-SQ
阅读全文LangChain1.0教程：在LangChain中优雅地使用大模型
LLM（大语言模型）是功能强大的 AI 工具，能够像人类一样理解和生成文本。它们用途广泛，无需针对每项任务进行专门训练，即可完成内容撰写、语言翻译、摘要撰写和问题回答等任务。除了文本生成之外，许多模型
阅读全文复杂文档也能一键读懂？PaddleOCR VL + RAG 给出新答案
当文档包含复杂表格、数学公式或多栏排版时，传统 OCR 工具往往会产出杂乱内容，需要手动整理。就在上周，我逛 GitHub 时看到了百度新近开源的 PaddleOCR-VL-0.9B。老实讲，看到它只
阅读全文LangChain1.0教程：创建你的第一个智能体
LangChain1.0 正式发布有几天了，和之前比起来，我感觉优化点还是不少的，起码能让大家清楚明白什么时候该用 LangChain，什么时候该用 LangGraph了。如果你希望快速构建智能体和自
阅读全文复杂文档也能一键读懂？PaddleOCR VL + RAG 给出新答案
当文档包含复杂表格、数学公式或多栏排版时，传统 OCR 工具往往会产出杂乱内容，需要手动整理。就在上周，我逛 GitHub 时看到了百度新近开源的 PaddleOCR-VL-0.9B。老实讲，看到它只
阅读全文使用 RAG、LangChain、FastAPI 与 Streamlit 构建 Text-to-SQL 聊天机器人
在这个项目中，我构建了一个由 AI 驱动的聊天机器人，它可以将自然语言问题转换为 SQL 查询，并直接从真实的 SQLite 数据库中检索答案。借助 LangChain、Hugging Face Em
阅读全文