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RSS订阅原创 废掉一个前端最快的方式：让他只会手动写UI！我用Gemini 3 Pro，已经实现“UI自由”了！
最近我在做那个给孩子用的背诵 App。一开始，我在 Cursor 里还是用之前流传的老方法，用HTML+Tailwind CSS的方式，来生成原型。我试了Claude Sonnet4.5、GPT Codex、Gemini2.5pro。不是说不能用吧，但是总是感觉差点儿意思，咋一看可以。但是作为产品细扣的话，总是有问题。要不是添加了很多冗余元素，要不是风格很差。
2025-11-24 16:30:10
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原创 0分钟搭建私有ChatGPT！Langchain-Chatchat，让本地知识库问答像装软件一样简单！
在大模型技术快速发展的今天，如何实现基于本地知识库的高效问答，同时保证数据隐私与离线可用，成为许多开发者和企业关注的焦点。今天为大家介绍一款开源、可离线部署的RAG与Agent应用项目——Langchain-Chatchat，它或许能满足你的需求。
2025-11-24 16:28:32
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原创 40分钟干完动画团队一周的活！我只用本地Ollama+ComfyUI+Sora 2，分镜生成进入“光速时代”！
40分钟完成一整集分镜”——这句话自从上篇文章发布后，收获了大量点赞，也收到了不少“这根本不可能”“别骗钱”等争议。
2025-11-24 16:26:38
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原创 20251124_161637_利用cursor快速上手学习langchain，小白借助AI
今天介绍我学习并上手langchain的方法，如何借助AI编程工具，帮我快速上手langchain，学习langchain源码。
2025-11-24 16:25:31
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原创 多智能体应用，看这篇就够了！一个真实案例，带你吃透协作、通信与决策全流程！
过去三年间，技术范式、产品范式和商业模式都发生了关键转变。一个是技术范式的转移。过去以“预训练+SFT（监督微调）”为主，强调高质量数据标注与人工指令优化，让模型学习并模仿人类提供的标准答案。而现在，新范式开始转向“预训练+RL（强化学习）”的闭环方式，基于预训练构建的模型世界观为其注入价值观和方法论，通过人类反馈或自动化的奖励信号来实现自我优化。
2025-11-24 16:04:52
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原创 新药上市慢如蜗牛？AI Agent来加速！一文读懂2025年制药注册的“六脉神剑”，效率提升百倍！
组合：Denario（多代理科研）＋Search-o1（2501.05366，RAG 检索）Denario 负责生成“原料药+参比+专利”框架，Search-o1 实时抓取药审中心、PubMed 溶出/BE 数据并注入对应段落；两模块经简单脚本串联即可在 30 min 内输出一份含最新文献的 NMPA 格式调研报告，解决人工检索遗漏、更新慢痛点。
2025-11-24 16:02:57
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原创 LLM推理引擎终极宝典！Transformers、llama.cpp、vLLM三大巨头横评，看完直接开干！
为了系统性地解答这些疑问，本篇将不再局限于模型本身，而是深入聊聊大模型的“发动机”——**推理引擎**。在 LLM 的工程化落地中，模型权重仅仅是“静态的代码”，而推理引擎则是负责加载、调度并执行这些代码的“运行时环境（Runtime）”。
2025-11-24 16:01:39
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原创 你的AI还是个“应声虫”？三步教会它自主思考、规划决策，从聊天机器人进化为超级员工！
**上几期我们介绍了AI Agent的基础概念、核心原理与基本应用。本期我们将动手实现一个完整的模型应用流程，涵盖从**任务决策**、**计划生成**到**ReAct Agent执行**的每一个环节。
2025-11-24 16:00:40
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原创 多智能体协作一团糟？根源在于不懂A2A！一文讲清通信、协商与任务分配的核心机制！
顾名思义，`LangChain`其核心概念就是`Chain`。 `Chain`翻译成中文就是“链”。用于将多个组件（提示模板、model模型、记忆、工具等）连接起来，形成可复用的工作流，完成复杂的任务。比如我们刚刚实现的问答流程： 用户输入一个问题 --> 发送给大模型 --> 大模型进行推理 --> 将推理结果返回给用户。这个流程就是一个链。
2025-11-24 15:57:13
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原创 【万字长文】RAG已死，CAG当立！从原理到实战，彻底终结AI应用的“无用功”时代！
朋友在一家互联网公司做数据分析师，每天要处理几百个业务方的问题。最让他头疼的是，那些关于数据口径、指标定义的问题，十有八九都是重复的。
2025-11-23 11:15:00
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原创 我赌你只用了Dify 10%的功能！企业版和社区版的真正差距，藏在这3个细节里！
摘要：目前很多AI开发者已经学会使用dify进行AI应用的配置了，但是其实Dify 提供了社区版和企业版两个版本，分别面向不同使用场景和需求。
2025-11-23 10:30:00
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原创 保姆级教程！从0到1复刻天猫AI测试全流程，技术选型+架构图+避坑指南！
传统测试工作链条主要包括五大核心阶段：**需求解析 → 用例生成 → 测试数据构造 → 执行验证 → 对比校验**AI的引入目标：通过自然语言理解和大模型驱动，实现**全流程自动化**，提高效率、降低人为失误、形成可复用知识资产。
2025-11-23 08:30:00
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原创 AI大模型入门到精通，收藏这篇就够了！深度解析全球最大游戏UP主的转型之路！
全球最大的游戏主播，居然开始转型搞 AI 了，没过半天就获得了 100 万播放量。上周末，PewDiePie 久违地发布了新视频，出乎人们预料的是，内容是在教你训练 AI 大模型。在这个题为《STOP. Using AI Right now》（停。现在使用 AI）的新视频中，他解释了自己如何从零开始，通过添加搜索、记忆、RAG 和音频输出等功能，创建出个人专属的 ChatGPT 风格用户界面。他还自己组装了一套硬件系统，共计 10 块英伟达 GPU，使用参数量从 700 亿到 2450 亿不等的
2025-11-22 16:00:52
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原创 万字长文深度拆解！Google的AI智能体L0-L4，不仅是技术，更是未来十年的AI世界观！
白皮书将智能体定义为一个完整的、以目标为导向的应用程序 。它不仅仅是一个模型，而是由四个关键部分组成的完整系统 ：
2025-11-22 10:34:26
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原创 醒醒！别再当“代码民工”了！AI Agent正在清退这种工作模式，再不改变就晚了！
你是否还认为AI编程只是一个能自动补全代码的“高级插件”？是时候刷新认知了。过去的二十年里，软件开发的主旋律是“工具增强”：IDE 更智能了、代码提示更精准了、CI/CD 更自动了。但无论工具多先进，开发模式始终没变——人依然是执行中心。
2025-11-22 10:33:19
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原创 保姆级教程！从Prompt设计到思维链(CoT)，我如何把一个Agent调教成“全能助手”
最近几周，我们在 AITest 中增加了提速、归因等 Agent，目标是通过 AI 帮助测试人员提升效率、辅助决策。开发这些 Agent 是非常快的，我们的第一版几乎只花了一两天的时间就完成了。但是当我们开始真正评测这些 Agent，并且开始效果调优时，我们遇到了很多问题。 考虑到其他正在开发 Agent 时也会遇到类似问题，因此写这篇分享文档，希望能提供其他的开发者一些可借鉴的经验。
2025-11-22 10:32:16
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原创 【万字长文】Dify Agent天花板教程：吃透“三模双驱”，让你从“调包侠”逆袭成AI架构师！
今天，我们来深入聊聊在Dify工作流中扮演着“大脑”角色的**Agent节点**，特别是它那几种不同的工具调用策略。你是否曾困惑于Function Calling、ReAct和MCP这些术语？它们之间到底有何不同？选错了策略，会不会让你的AI应用变得“笨手笨脚”？
2025-11-22 10:31:12
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原创 历史性一刻！Gemini 3问世，全人类正式踏上AGI的“最后一级台阶”！
Google发布重大更新Gemini 3和pro版本，又把AGI向前推了一步。
2025-11-21 11:49:51
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原创 警告！你的RAG还在“胡说八道”？别再只顾检索了，训练与优化才是“灵魂”！
在分析 Modular RAG 架构和 RAG 设计模式时，我们可以看到，这些系统的各个模块紧密依赖于模型的能力，而这些模块的表现直接影响到整个系统的效果。比如，向量块的优化需要理解文本中不同词汇和句子之间的语义关系，确保在切分文本时保留关键的语义信息；查询转换模块则需要把用户用自然语言提问的查询，转化成系统可以用来检索的查询形式，确保系统能找到最相关的文档。
2025-11-21 11:49:01
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原创 “只答准确率，你就输了！”面试官眼中的动态RAG数据质量评估，究竟有多深？
昨天更新“动态增量 RAG 如何保证召回准度”那篇文章之后，有学员在群里又问了一个延伸问题：**“动态 RAG 数据那么杂、来源又不稳定，那怎么评估数据质量？ 总不能上线就靠感觉吧？”**这个提得非常关键。
2025-11-21 11:47:27
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原创 受够了LangChain的“坑”？我手写框架Mofy，这份避坑指南让你少走100个弯！
**为什么不选择成熟框架？** 研究了多种AI Agent开发框架例如Dify、Coze、Langchain、Spring AI等等。看多了就手痒痒，于是趁空闲时间筹措一个AI Agent开发框架Mofy(魔法）。代码已经上传Github,暂无法确定可以迭代出一个什么妖怪出来。下面把MVP的思路讲讲。
2025-11-21 11:45:12
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原创 万字长文，彻底讲透RAG！从原理到架构，揭秘AI从“胡说八道”到“言之有据”的底层逻辑。
2025年11月，某医疗AI在回答用户关于糖尿病用药的问题时，竟编造出不存在的药物副作用，导致患者错误停药！这不是个例，AI“幻觉”问题已成为行业痛点。但与此同时，采用RAG技术的智能客服系统准确率却提升了40%。
2025-11-21 11:38:21
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原创 （清华RAG神器）别再手写了！UltraRAG 2.0开源，几十行代码直接抄！
当检索增强生成（RAG）技术从"检索+生成"的简单拼接，进化到需要融合自适应知识组织、多轮推理和动态检索的复杂系统时，科研人员却常常陷入冗长的工程实现泥潭。
2025-11-21 11:36:31
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原创 你的AI为什么总在“胡说八道”？因为你不懂提示词工程！
我们常说ChatGPT、通义千问、文心一言这些AI很强，但你有没有发现： 同样一个问题，不同人提问，AI的回答差距可以非常大。
2025-11-21 11:35:24
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原创 还在为Prompt Engineering抓狂？那是因为你的Agent不会“猜”！4步让它拥有“第六感”！
如何才能让大模型像人一样工作？它不仅需要具备对话能力，还要能够识别不同对话者的实际意图。
2025-11-21 11:33:25
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原创 你的Prompt越写越长，Agent却越来越“笨”？LangChain 1.0 教你做减法！
**“** 从“会聊天”到“会思考”：我用 LangChain 1.0 + Qwen 做了一个旅游 Agent，一个真正能“思考”的旅游规划 Agent。在这个过程中，我顺手把“深度思考（reasoning）”这一套，从 模型 → API → LangChain 1.0 → 中间件，走了一遍闭环，也踩了不少坑。
2025-11-21 11:32:40
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原创 (保姆级教程）一张图看懂AI Agent！模型、工具与运行流程全解析，收藏这篇就够了！
这几天有个需求是把传统RAG(naive rag)改成主动式RAG(Agentic RAG)，原因是因为传统RAG只能进行简单的语义检索，无法进行条件式的数据筛选。在前面的文章也简单介绍过传统RAG和主动RAG的区别，前者基于语义相似性，后者基于数据处理；前者是静态的，后者是动态的。
2025-11-20 11:39:02
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原创 还在把Transformer当黑盒？这篇万字长文，带你彻底揭开它的神秘面纱！
大模型时代人人都在说这玩意底层是个Transformer，但Transformer到底长啥样。这篇就从底层结构拆开，讲清它是怎么把文字变成可计算的思维的。
2025-11-20 11:38:07
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原创 不只是看日志！从Dify实践出发，一文重塑你对Agentic应用可观测性的认知！
本文讲述 Dify 平台在 Agentic 应用开发中面临的可观测性挑战，从开发者与运维方双重视角出发，系统分析了当前 Dify 可观测能力的现状、局限与改进方向。
2025-11-20 11:36:26
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原创 深度好文！一文带你体系化入门LLM开发与训练，打通技术“任督二脉”！
大语言模型（LLM）训练是指通过处理海量数据，教会人工智能模型理解和生成类人文本，从而显著提升其语言理解与生成能力。
2025-11-20 11:32:05
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原创 别再死磕LangChain基础了！同事已用ReAct架构做出会“思考”的Agent，你被内卷了！
在 LLM 应用中，如果我们知道用户输入所需的工具使用特定顺序时，使用 LCEL 表达式构建链应用非常有用，但是对于某一些特例，我们使用工具的次数与顺序取决于输入，在这种情况下，我们希望让 LLM 本身决定使用工具的次数和顺序，而 Agent智能体 能做到这一点。
2025-11-20 11:26:34
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原创 硬核实战！复现顶会论文，亲手把你的大模型上下文“扩容”到1M，太爽了！
在大语言模型（LLM）中，“上下文长度”一直是一个让人头疼的问题。 比如 Llama2 70B 的原生上下文只有 4k tokens，超过这个量，模型就会“记不住前面说过什么”。
2025-11-20 11:25:18
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原创 LangGraph已过时？Agno Teams性能狂飙5000倍，再不学AI多智能体就晚了！
要构建一个高效的团队，应从简单开始 —— 只包含模型（model）、成员（members）和指令（instructions）。 当基本功能正常后，再根据需要逐步增加复杂性。
2025-11-20 11:24:14
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原创 思想的“文艺复兴”来了！李飞飞万字长文引爆，教育与创作的边界正在被彻底改写！
刚刚，李飞飞万字长文发布了首款商用世界模型Mable，AI教母再次引领变革。
2025-11-19 10:19:04
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原创 解锁AI的“手脚”！LangChain DeepAgents沙箱，让Agent第一次安全地“为所欲为”！
AI Agent开发领域迎来重大突破！LangChain团队近日正式发布了DeepAgents沙箱功能，这是一套全新的集成方案，允许开发者在远程沙箱环境中安全执行任意DeepAgent代码。目前，该功能已支持来自三家合作伙伴的沙箱服务：Runloop、Daytona和Modal。下面，让我们深入了解沙箱的用途以及如何通过DeepAgents-CLI使用它们。
2025-11-19 10:18:16
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原创 别再死磕提示词了！让AI变聪明的“秘密武器”是RAG，一文讲透如何让普通人也能用好AI。
你是否曾经疑惑，为什么有些AI能准确回答最新事件，而你的AI助手却对近期发生的事情一无所知？或者为什么别人用的AI能提供专业领域的高质量回答，而你的却常常“胡说八道”？
2025-11-19 10:17:17
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原创 别只说“我做了个Agent”！三招让你的简历在AI浪潮中脱颖而出
今天这篇内容，就从实战角度，把“Agent 简历的写法”讲透，尤其是如何让面试官在三秒钟内看到你在 Agent 架构中的核心贡献。
2025-11-19 10:16:14
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原创 AI的“App Store”时刻来临！Agent全面爆发，一文搞懂成为“第一批开发者”的核心链路！
作为AI Agent领域的入局者，接触该类产品开发不知不觉已有两年多之久。期间前前后后调研了不少内容，从开发经验总结的角度写下这一篇文章总结记录的同时，希望能给需要的同学们带来一定帮助。
2025-11-19 10:14:29
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原创 超越LangChain！万字长文，为你绘制下一代AI Agent新范式的技术蓝图！
近日，中国企业发布了全球首款通用型AI Agent——Manus AI，在科技界引发了广泛关注。与传统的AI助手不同，类似Manus这样的应用，不仅仅停留在生成文本或提供建议的层面，而是能够独立思考、规划并执行复杂的任务，实现“从指令到结果”的一站式服务。
2025-11-18 14:41:17
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