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原创 深度解析比微软的GraphRAG简洁很多的LightRAG，一看就懂
目录1、背景 2、传统RAG与GraphRAG区别 3、LightRAG整体流程 4、分析LightRAG的4种查询方式 背景最近RAG领域出了比较火的Graph RAG，相继微软也开源了他们的Graph RAG方案，香港大学也输出了比微软Graph RAG 更简…
2025-08-26 09:53:20
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原创 企业RAG应用中，“问答对”在知识检索的作用
前言在 RAG（检索增强生成）系统的文档处理流程中，常规的方法其实就是 对文档内容进行分段分割成文本块即可，但很多产品中经常会有另一个选项，就是对文档进行问答对的提取；小伙伴们今天老顾就来讲讲两者之间的…
2025-08-25 10:26:46
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原创 老顾深度解析【字节跳动的AI项目DeerFlow】源码（一）
前言老顾最近看了字节跳动的 开源项目DeerFlow（多智能体Agent协作、支持MCP），里面采用的技术原理和方案，和老顾即将输出的多智能体框架LangGraph系列课程能够相辅相成，可以作为企业级别的实战项目进行落地。老…
2025-08-13 16:00:36
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原创 OpenClaw---“小龙虾“的原理分析，这一篇就够了
当用户真的发来一条消息时，OpenClaw 这个 Agent 系统内部，到底是怎么跑起来的？
2026-03-30 19:53:03
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原创 别让AICoding吞噬你的核心能力：从热情浮躁中清醒
最近很多朋友跟我说，你们程序员要被替代了，AI Coding已经那么强了，我1-2天就写了一个网站了，看看多强大。现在很多的营销号也在宣传“编程将被彻底终结”、“程序员岗位即将消失”.....能看到全社会都在一起呐喊“将来人人都可以编码，制作软件了”。作为一名程序员，在这行业中摸爬滚打的coder，已经将近20年；最近一年也确实用了；也接触了很多身边的程序员，；我太能理解这种从何而来。其实，我们可以把当下流行的Vibe Coding，看作是编程史上又一次重要的范式转移——
2026-03-07 15:22:54
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原创 一文读懂： Clawdbot分析与教程（Moltbot、openClaw）
openClaw（原名Clawdbot、Moltbot，改了好几次）在短短 2周内突破 100,000+ stars，成为 GitHub 历史上增长最快的开源项目之一（langchain、dify也就130k左右stars）。这款由 PSPDFKit 创始人 Peter Steinberger …
2026-02-02 21:05:55
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原创 一篇文章搞懂什么是 Agent Skills
Agent Skills 是一套“教 Agent 怎么做事”的标准化技能说明书。它不是 Prompt，也不是 Tool，而是介于两者之上的一层：• 有明确使用场景• 有固定执行流程• 有稳定输出标准• 能长期复用、版本化管理你可以把它理解为：👉给 Agent 配的一本「岗位技能手册」。不是临时交代任务，而是明确告诉它：“这类事，你应该一直这样做。Agent Skills 不是让模型更聪明，而是让 Agent 更像一个“真正会干活的专业员工”。如果你已经在做 Agent，
2026-01-28 10:35:15
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原创 2026 AI 新风口：告别 Prompt Engineering，Agent Skills 才是智能体的“杀手级”进化
Agent Skills正在重塑AI与外部世界的交互方式，从静态的工具调用升级为动态的技能封装。
2026-01-14 17:32:05
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原创 “Anthropic 最新发布的 AI Skills：赋能任务自动化与跨领域应用“
Skills的推出，不仅是对大语言模型能力的一次扩展，也是人工智能与行业需求深度结合的标志。它通过提升任务效率、扩展适用场景、增强人机交互等方式，为各行各业带来了更智能、更专业的 AI 解决方案。随着Skills的不断进化，我们有理由相信，未来的 AI 将不仅仅是一个信息处理工具，更是一个能够深度融入我们生活和工作的专家。
2026-01-14 16:25:18
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原创 一文读懂MANUS工作原理：从“会聊天”到“能干活”的AI进化
在聊工作原理之前，我们先明确一个核心认知：MANUS不是普通的聊天AI（比如ChatGPT），而是一个能“自己动手干活”的通用AI助手——你只需要下达任务目标，它就能自主规划步骤、调用工具，最后直接给你交付成果。举个直观的例子：如果你让普通AI写一份“北京旅游攻略”，它会给你一段文字建议；但你让MANUS做这件事，它会自己打开浏览器查景点、查交通、对比酒店，最后给你生成一份带行程表、预算表的完整旅行手册，甚至能帮你整理成可直接打印的PDF。
2026-01-11 21:21:19
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原创 零基础入门 - LangChain1.0 多智能体系统（人工中断）
我们已经成功地搭建了一个由 Supervisor 统一协调 Calendar Agent 和 Email Agent 的多智能体系统，能够根据用户输入自动拆解任务、调用合适的工具并完成复杂操作。
2025-12-29 09:05:40
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原创 零基础入门-LangChain V1.0多智能体系统
作者：李剑锋简介在上一节课中，我们学习了智能体（Agent）中间件的概念及其在任务执行过程中的作用。 进阶实战！掌握 LangChain V1.0 八大中间件：从调用限制到上下文优化的全流程实战本节课我们将基于 LangChain…
2025-12-28 22:06:03
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原创 从检索到洞察：万字长文解构DeepSearch、DeepResearch、Agentic RAG与Graph RAG的革命之路
摘要在大型语言模型（LLM）的浪潮中，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技术如同一座桥梁，连接了LLM强大的推理能力与海量的外部知识。然而，我们很快发现，这座初代的“独木桥”——我们称之…
2025-12-25 08:48:59
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原创 A2A vs MCP：AI架构的协议革命
在AI技术快速发展的今天，两个关键协议正在重塑我们构建智能系统的方式：Google的Agent-to-Agent协议(A2A)和Model Context Protocol(MCP)。这两个协议代表了AI架构发展的不同维度，但它们共同指向一个未来：我们正从确定性编程转向自主协作系统。 协议的本质区别
2025-12-15 08:36:08
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原创 OpenSpec 新手入门教程
OpenSpec 新手入门教程 规范驱动的AI编码助手开发方法 目录 什么是OpenSpec？ 为什么需要OpenSpec？ 准备工作 快速开始 核心概念 完整工作流程 实际示例 支持的AI工具 常用命令 团队采用指南 常见问题 什么是OpenSpec？ OpenSpec 是一个为AI编码助手设计的
2025-12-05 23:05:05
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原创 如何让大模型有短期和长期记忆能力？LangGraph指南
本文深入解析了LangGraph的双轨内存架构，包括短期记忆(Checkpointer)和长期记忆(Store)的设计原理与实现方法。短期记忆通过thread_id跟踪单次对话状态，长期记忆则基于user_id存储跨会话知识。文章详细介绍了从开发环境(InMemory)到生产环境(PostgreSQL/Redis)的配置方案，并探讨了三种内存管理策略(修剪、删除、总结)以应对上下文窗口限制。此外，还展示了如何在工具中实现状态感知与修改，以及如何检查、重置对话状态。这种分层记忆系统为构建具备持续学习和个性化能
2025-11-25 17:01:26
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原创 一句话生成Excalidraw手绘风的专业图表工具：Smart Excalidraw
摘要：SmartExcalidraw是一款专业的Excalidraw手绘风图表工具，支持生成20+种图表类型（流程图、架构图、ER图等）并智能匹配最佳图表。其智能箭头算法自动优化连接点，确保逻辑清晰、避免线条交叉。输出为标准Excalidraw格式，支持拖拽调整颜色、位置及添加图标。特别适合研发和产品经理使用。项目已在GitHub开源：https://github.com/liujuntao123/smart-excalidraw-next
2025-11-16 19:06:50
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原创 一款端侧TTS：NeuTTS-Air，3秒语音克隆，声音听起来没有生硬感，语气和节奏感相对自然
可以直接在手机、笔记本电脑，甚至树莓派上运行 基于Qwen 0.5B构建，自带数字水印。
2025-10-31 22:33:19
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原创 【AI课程上线了哦，打造类FastGPT产品】
本课程为你设计了一条更高效的进阶路径：基于LangChain 框架，以高Star开源项目 FastGPT 为蓝本，深度应用 RetrievalQA、TextSplitter 等核心组件，手把手带你从零构建一个可灵活定制的 RAG 知识库。以更低门槛，多维度助你拓展模块化工程思维，提升AI应用开发与架构设计能力，加速从 AI 应用的“ API调用者 ”到能独立设计解决方案的“ 架构设计者 ”的进阶。你是否正苦恼，低代码平台构建AI应用灵活性不足，难以有效应对复杂定制需求？
2025-10-11 19:42:32
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原创 目标检测在工厂制造中的创新应用与实践
引言在工业 4.0 浪潮推动下，工厂制造正朝着智能化、无人化方向加速转型，而目标检测技术作为机器视觉的核心，成为 实现生产过程监控、质量管控与安全保障的关键支撑。现在市面的主流技术分2种，一种是老派的 基于…
2025-09-25 11:04:16
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原创 「docker」三、3分钟快速安装docker
本案例介绍在centos版本中安装docker，当然docker也支持在Ubuntu发行版本中安装。在安装之前要先检查一下系统参数， docker的系统要求： 64位CPU CentOS时内核必不小于3.10 内核必须支持一种合适的存储驱动，可以…
2025-09-22 19:05:38
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原创 「docker」二、3分钟快速理解docker核心要素
上一节中我们知道docker的作用，这节我们介绍一下docker的要素。 镜像docker的核心要素里面有个叫镜像（images）的概念，镜像的作用就类似我们安装虚拟机用到的iso镜像文件。镜像里包含了我们要运行的应用，如：my…
2025-09-08 09:07:39
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原创 「docker」一、3分钟快速理解什么是docker容器
在容器技术没有出来之前，开发运维在进行交付的时候经常出现，开发环境执行正常，生产环境部署运行出现问题，很多原因就是因为环境导致。还有部署环境太过于复杂，交付成本太高。容器技术的出现就像工业的集装箱技…
2025-09-05 14:26:13
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原创 RAG 系统文本切分：从固定长度到智能检索的六种方法解析
一、固定大小切分（Fixed-size chunking）优势顾名思义且容易实现。由于直接分割可能会破坏语义流程，建议在两个连续的片段之间保持一些重叠。 劣势破坏语义结构：固定大小切分可能在句子或段落中间进行切分，导致…
2025-09-02 10:15:12
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原创 RAG 系统文本切分Chunk有哪些方法？
一、固定大小切分（Fixed-size chunking）优势顾名思义且容易实现。由于直接分割可能会破坏语义流程，建议在两个连续的片段之间保持一些重叠。 劣势破坏语义结构：固定大小切分可能在句子或段落中间进行切分，导致…
2025-09-02 10:13:39
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原创 微服务分布式架构中，如何实现日志链路跟踪？
背景开发排查系统问题用得 最多的手段就是查看系统日志，在分布式环境中一般使用ELK来统一收集日志，但是在并发大时使用日志定位问题还是比较麻烦，我们来看下面的图上图一个用户请求一个url，整个链路如图，每个…
2025-08-29 08:59:52
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原创 网关如何聚合各个微服务的接口文档？
背景在之前老顾的文章中，介绍过 利用swagger实现api文档，我们每个微服务都有自己的一套api接口，那我们开发人员进行开发的时候，是需要打开很多api接口文档地址，太麻烦了，那能不能只打开一个接口地址，此地址…
2025-08-28 11:28:16
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原创 老顾深度解析【字节跳动的AI项目DeerFlow】源码之工程结构(六)
前言老顾花了很多的篇幅 已经介绍了关于DeerFlow项目中的AI Agent多智能体相关的源码。需要了解的人可以看前面的文章。这篇文章老顾给大家介绍一下 DeerFlow工程方面的技术点，也是值得我们学习的地方。工程结构-D…
2025-08-21 08:57:07
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原创 老顾深度解析【字节跳动的AI项目DeerFlow】源码之执行者(五)
前言今天老顾给大家介绍另一个 关键角色执行者Tools，此角色主要的作用是对规划者Planner出来的内容进行执行，执行的方式包含搜索、代码执行，如果配置了MCP Server也会包含里面包含的工具。执行者的触发触发执行…
2025-08-19 09:05:38
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原创 老顾深度解析【字节跳动的AI项目DeerFlow】源码之人工中断(四)
前言老顾前面介绍了 《 老顾深度解析【字节跳动的AI项目DeerFlow】源码（一）》《 老顾深度解析【字节跳动的AI项目DeerFlow】源码之协调者(二)》《 老顾深度解析【字节跳动的AI项目DeerFlow】源码之规划者(三)》今…
2025-08-18 16:59:35
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原创 老顾深度解析【字节跳动的AI项目DeerFlow】源码之规划者(三)
前言老顾前面介绍了《 老顾深度解析【字节跳动的AI项目DeerFlow】源码（一）》，《老顾深度解析【字节跳动的AI项目DeerFlow】源码之协调者(二)》；今天老顾给大家介绍另一个关键角色Planner，此角色主要的作用是对…
2025-08-15 10:42:27
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原创 老顾深度解析【字节跳动的AI项目DeerFlow】源码之协调者(二)
前言老顾上一篇文章介绍了DeerFlow整体架构、交互流程，以及五大角色；这篇文章我们来稍微打开一下， 介绍一下五大角色中协调者这个角色的实现Agent流程图我们先来看看 整体的LangGraph的流程图，先上源码这个源码…
2025-08-14 09:09:46
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原创 企业RAG应用中，“问答对”在知识检索的作用
本文比较了RAG系统中普通文本块与问答对两种文档处理方式的差异。普通文本块是非结构化数据，检索时需整体匹配；问答对是结构化数据，能精准匹配问题与答案。问答对方式在FAQ等场景下检索效率更高，但依赖关键词匹配；文本块方式更通用但精准度较低。实际应用中常结合两种方式：对FAQ用问答对拆分以提升效率，对普通文档用文本块拆分保证覆盖范围。优化建议包括同义词扩展、模糊匹配和混合检索等技巧。
2025-08-13 14:37:31
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原创 微服务API网关框架-顾加春-专题视频课程
API网关是一个服务器，是系统的唯一入口。从面向对象设计的角度看，它与外观模式类似。API网关封装了系统内部架构，为每个客户端提供一个定制的API。它可能还具有其它职责，如身份验证、监控、负载均衡、缓存、请求分片与管理、静态响应处理。...
2018-05-21 17:21:16
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原创 shiro 安全框架实战精讲-顾加春-专题视频课程
Shiro是一个强大易用的Java安全框架，提供了认证、授权、加密和会话管理等功能： 认证 - 用户身份识别，常被称为用户“登录”；授权 - 访问控制；密码加密 - 保护或隐藏数据防止被偷窥；会话管理 - 每用户相关的时间敏感的状态对于任何一个应用程序，Shiro都可以提供全面的安全管理服务。本课程将结合shiro源码进行讲解，简单易懂，并结合实战案例 进行讲解...
2017-06-05 10:03:36
494
原创 mysql高可用性设置 --- mysql-mmm注意点
本人通过虚拟机配置mysql以及mysql-mmm，遇到一些问题，记录下以便以后查询 1）虚拟机 eth0 网卡无效问题通过克隆产生的虚机，eth0网卡会失效，需要执行 sudo rm /etc/udev/rules.d/70-persistent-net.rules2) 更改hostnamevi /etc/sysconfig/networknetwor
2015-04-07 18:57:13
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