java_jar的博客

摘要： 本文介绍了一个完全由AI生成的智能体框架Agent-Zero的开发实践。该项目通过AI辅助实现了零代码构建智能体系统，包含基于FastAPI的后端、React前端及核心功能（实时交互、提示词管理、结果可视化）。开发过程揭示了AI编程的关键：清晰的模块化描述和迭代优化能力，但也暴露了生成代码可读性和调试的挑战。未来方向包括扩展知识库、多模态支持及智能体协作网络。这一实践表明，AI工程化时代，开发者正从"编码者"转型为"系统架构师"，人机协作的新范式已初步成型。

Anaconda 就是 Python 的“旗舰安装版”！比官网安装更稳、更快、更简单！

摘要： LangGraph是LangChain的补充框架，专为编排复杂、有状态的LLM工作流设计。与LangChain的线性链式结构不同，LangGraph支持图拓扑、条件分支和循环逻辑，适合多智能体协作或多阶段决策场景。LangChain提供标准化组件（如RAG），而LangGraph则灵活编排这些组件，两者常协同使用。选择依据：简单任务用LangChain快速实现；需灵活控制流或状态管理时，用LangGraph构建高级工作流。文中对比了架构、代码风格及典型用例，并展示组合使用的示例。

本文介绍了LangChain框架的基础使用与核心功能。作为AI应用开发工具，LangChain通过标准化接口连接LLM与外部系统，包含Prompt模板、LLM模型、代理和记忆系统四大组件。文章详细演示了Python环境下的安装配置流程，包括向量数据库初始化、DeepSeek模型适配和对话链构建。重点解析了流式输出处理技术，对比了不同调用模式的性能差异，并给出生产环境下的优化建议（如错误重试、超时设置和监控集成）。该框架采用模块化设计，支持快速原型开发，适合构建可扩展的智能应用，但需要注意内存向量库的临时性特

LangChain作为热门RAG框架，结合Embeddings技术构建智能应用。文章介绍了LangChain的核心功能、Embeddings技术原理，对比了Word2Vec、BERT等主流模型，并展示了LangChain如何集成不同Embedding接口。实践部分详细演示了基于本地文档构建问答系统的完整流程，包括数据预处理、Sentence-Transformers嵌入、Chroma向量存储及LangChain流程编排。该系统可实现高效语义检索和智能问答，体现了RAG框架在实际应用中的价值。