关于使用ChatOpenAI调用阿里云千问模型无法实现结构化输出的解决方案
阿里云提供的 “OpenAI 兼容接口”主要是为了支持标准 OpenAI API 调用。但是并不是完全兼容：尤其是当我们使用下面的方式期待模型产生结构化输出时：from pydantic import
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GPT-5、Claude Opus 4……Agent 技术真的能干活儿了。2025 年 8 月，OpenAI 发布的 GPT-5，可不仅仅是个能说会道的 AI。它在编码、推理方面的能力都有了很大提升，
阅读全文Agentic AI：单智能体 vs 多智能体系统的核心差异
在 LangGraph 中基于结构化数据源构建在 LangGraph 中构建不同的 agent 系统 | Image by author如果你刚开始搭建不同的 agentic 系统，一个有趣的切入点是
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🧩 一、从一个简单的问题开始有没有一种办法，能让计算机判断：“这些逻辑条件能不能同时成立？”这看似简单的问题，其实就是现代自动推理的核心：SAT（命题可满足性）与 SMT（带理论的可满足性）。它们是形
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上周我不小心组了一支开发团队。只是……这支“团队”其实就我、Claude Code 和 Codex 三个，分坐在屏幕两边，像两位彼此勉强容忍的对手工程师。说实话？这简直是_magic_。 如果你想在不
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很多 RAG 系统失败，并不是因为 LLM 不够聪明，而是因为它们的架构太简单。它们试图用线性的一次性方式，处理一个本质上循环、多步骤的问题。许多复杂查询需要推理、反思，以及何时行动的聪明决策，这与我
阅读全文LangGraph构建复杂的生产级RAG系统：一个简单的RAG流水线
我们接着此前的两篇文章学习如何使用LangGraph构建一个复杂的可用于生产的RAG系统。此前的两篇文章可以访问下方链接查看：Python+LangGraph+RAGAS构建一个复杂的、可用于生产的R
阅读全文LangGraph构建复杂的生产级RAG系统：构建知识库
在此前的文章中我介绍了：Python+LangGraph+RAGAS构建一个复杂的、可用于生产的RAG系统我们首先由构建知识库开始介绍如何一步步地构建这个复杂的、可用于生产的RAG系统。在这里，我们将
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阅读全文FastAPI 架构指南：用这份模版打造可扩展又安全的系统（附实战经验）
我在生产环境中将这套结构打磨用于支持 500+ 并发用户；它扩展轻松、维护不累、生产力全速输出。如果你只想直接在项目中使用该模板的 FastAPI 结构，请查看这个 GitHub repo，内含完整项
阅读全文Graphiti：为智能体构建实时知识图谱
我一直觉得很神奇：大多数 AI 系统只要你一停止和它们对话，就会把一切都忘光。你喂给它们 facts、context、chat logs——会话一结束，噗的一下，全没了。这一直是“intelligen
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构建一个可用于生产的 RAG 系统，需要一系列深思熟虑且迭代的步骤。一切从 清理和准备数据 开始，接着测试不同的 切分策略（逻辑切分与传统切分），以找到最适合你业务场景的方法。然后是 匿名化，通过去除
阅读全文处理复杂问题的RAG系统
本文通过 Retrieval and Structuring (RAS) 范式理解精准推理与领域专长，并附实现示例Large Language Models（LLM，大型语言模型）在文本生成和复杂推理
阅读全文这8个PY库让机器学习不再神秘
Machine Learning 再也不神秘了。Image Generated using Sora你已经熟悉 scikit-learn、PyTorch 和 XGBoost。很好——现在别再重复造轮子
阅读全文全国首部AI智能体应用评估标准，现公开征集起草单位和个人！
2025年已成为AI智能体元年！8月，国务院发布了《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，明确提出到2030年实现“智能体等应用普及率超90%”的目标。同时，AI智能体正以前所未有的速度走向产业核心
阅读全文不会开发AI Agent的程序员，正在悄悄掉队
2025年，AI已经不再是“未来趋势”，而是当下必须掌握的生产力工具。大模型API调用早已成为基础技能，真正拉开差距的，是能否构建可落地、可协作、可部署的AI智能体（AI Agent）系统。如果你还在
阅读全文面向 Agentic AI 的编程基础知识
人工智能（AI）正在从简单的聊天机器人进化成自主代理（autonomous agents）——这些 AI 系统能够进行推理、规划并采取行动来实现目标。构建这样的 Agentic AI 应用需要扎实的编
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一个使用最新 LangChain + LangGraph APIs 创建多步骤、有状态 LLM 管道的实践指南图片来源：Markus Spiske on Unsplash引言大型语言模型（LLMs）功
阅读全文RAG 调优核心：文本切分决定 70% 的性能表现
分块（Chunking）是构建高效RAG（检索增强生成）系统的核心。从固定分块、递归分块到语义分块、结构化分块和延迟分块，每种方法都在优化上下文理解和准确性上扮演了关键角色。这些技术能大幅提升检索质量
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一个指南，帮助你挑选合适的框架来构建自主AI代理——从开源巨头到企业级解决方案。你来这儿是因为你看到了未来，而未来就是自主的。AI代理不再只是聊天机器人了——它们是复杂的程序，能分析信息、做决定，还能
阅读全文Langflow：面向 AI Agent、API 与 LLM 的拖拽式流程构建工具
我最近一直在探索一个叫Langflow的工具。如果你曾经试着把LLMs、APIs和各种工具连起来，你就会知道那种挫败感——太乱了。一大堆样板代码，好多问题像“为什么这个不工作”，通常花太多时间在设置上
阅读全文30家单位已加入！全国首部AI大模型私有化部署标准抢先看
近期，AI领域政策频出，为行业发展注入强劲动力。7月31日，国务院常务会议审议通过《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，明确要大力推进人工智能规模化商业化应用，强化算力、算法和数据供给，提升安全能
阅读全文Google 用 URL 上下文 Grounding 持续发力
Google 在 AI 相关产品上的热潮势不可挡。就在几周前，它为 Gemini 推出了一款新工具——URL context grounding。URL context grounding 可以单独使
阅读全文2篇最新152页论文，RL+LLM被彻底讲透了！
今天分享2篇2025最新RL×LLM的技术综述：复旦、字节等全景扫描“RL在LLM全生命周期的打法”，清华、上海AI Lab等聚焦“RL如何炼成大推理模型”传统 RLHF 解决“对齐”——让模型更礼貌
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AgentKit让开发者构建、部署和优化AI Agent的过程变得超级顺滑。在最近结束的OpenAI DevDay上，Sam Altman宣布推出AgentKit，这是一个全新工具包，专门为开发者设计
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阅读全文技术出身去做管理，我找到了方向
当我刚被提拔为团队负责人时，以为最难的是面对技术难题、系统架构、性能瓶颈。结果最让我纠结的，反而是：如何跟成员谈心、怎么开 1:1、团队内部冲突如何化解、怎样让大家愿意说真话……那一刻我深感：学校里没
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