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RSS订阅原创 用伪代码理解langgraph
LangGraph 的核心思想是将复杂的 LLM 应用构建为一个状态图。相比于传统的线性或分支逻辑，状态图提供了一种更强大、更结构化的方式来管理应用的执行流、状态和循环，适合适用于构建那些需要“记忆”、“反思”和多步推理的智能 Agent。
2025-11-17 15:08:49
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原创 CodeBuddy的 SKILLS 应用实践
SKILLS是技能描述文件和资源包的组合体系类比MCP协议理解SKILLS，anthropic既发布llm调用工具的接口协议后，又发布了prompt的标准加载流——SKILLS在SKILLS之前，我使用多轮对话（Craft+ask）完成目标任务，从开始到顺利踩了不少坑历史对话记录不能随便删除，不然llm一秒变傻对prompt敏感，同样的任务目标，不同的prompt作用于不同的对象，结果区别大。
2025-11-12 10:24:40
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原创 AI应用开发的架构哲学：框架、平台与定制的协同（ComfyUI+cnb+云存储）
"开源框架+云原生平台+个性化定制"的架构模式，本质上是一种关于复杂系统认知和组织的哲学。它承认世界的复杂性，尊重知识的多样性，强调协作的价值，追求整体的和谐。这种哲学超越了具体的技术实现，提供了一种应对复杂性挑战的思维框架。在这个框架下，技术创新不再是孤军奋战，而是生态协同；不再是单一突破，而是系统演进；不再是技术乌托邦，而是务实的解决方案。这或许是AI时代最宝贵的智慧：在复杂性面前，我们需要的不是更多的控制，而是更好的协作；不是更完美的技术，而是更健康的生态。
2025-11-11 13:32:51
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原创 CodeBuddy AI IDE ：Skills 模式
标准开发流程环境准备：安装Git、Node.js、CodeBuddy IDE或CLI工具结构创建：遵循标准文件夹结构，必须包含SKILL.md文件三层设计：按元数据层、核心指令层、资源层分层设计内容测试验证：单元测试、集成测试、E2E测试质量保证要求Prompt = Code原则：Skills必须可测试、可回滚明确的输入输出契约和标准JSON响应格式参考官方Skills模板案例，确保向后兼容的稳定接口。
2025-11-11 10:19:48
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原创 CodeBuddy AI IDE：全栈AI开发平台实战
CodeBuddy AI IDE是腾讯云在2025年推出的全栈AI开发平台，定位为覆盖从产品构思到部署上线的“全栈AI高级工程师”。
2025-11-11 09:30:57
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原创 在ReAct框架下如何对抗Agent的不确定性
智能Agent的核心目标是在复杂环境中完成特定任务。然而，由于输入意图模糊、环境信息多变以及大模型本身的随机性，往往面临不确定性的挑战。本文从设计范式、思考模式、记忆存储与召回策略四个方面，探讨在ReAct框架下如何对抗Agent的不确定性。
2025-11-07 09:46:11
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原创 ReAct对“智能”做了一件什么事情
在执行任务时，模型先输出一个“推理-行动”的步骤，例如“我需要查一下今天的天气，我应该使用天气查询工具”，然后执行这个行动，将结果作为反馈输入给模型。ReAct通过“推理+行动+观察”的闭环，逐步消除信息的不确定性，减少了对预加载信息的依赖，也缓解了LLM自身“幻觉”的倾向。同时，一些信息被固化在LLM的“周围”，在每一次生成过程中都要被检索、加载，造成不必要的计算负担，也使得系统效率下降。它不再局限于预先设定的静态逻辑或死板的检索策略，而是可以根据任务进展自行调整计划，具备了类似人类“试错学习”的能力。
2025-11-07 09:37:50
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原创 从 nmtui 到 netplan：三分钟搞定 Ubuntu IP 地址修改
它们能更好地适应现代网络环境的动态性和复杂性，是更高效、更灵活的选择。本身是一个网络配置“渲染器”，它不直接管理网络，而是将人类友好的 YAML 配置，翻译给底层的网络服务去执行。这个命令会检查 YAML 文件的语法，如果一切正确，它会将配置应用到系统中，立即生效。文件进行对比，提供三种修改 IP 的实用方法，助你轻松应对各种网络配置场景。的连接的 IP 配置方式改为手动，并设置 IP 地址、网关和 DNS。一键生效，它提供了一种声明式的配置方式，简洁而强大。，命令和工具的变化常常让新手困惑。
2025-11-06 14:07:35
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原创 RAG 检索-阅读框架的演进
生成过程如下：系统会将用户提出的问题以及选定的文档整合成一个连贯的提示信息，然后让大型语言模型根据这个提示来生成相应的回答。在持续进行的对话中，系统还可以将之前的对话记录整合到新的提示信息中，从而使模型有效地进行多轮对话互动。检索过程：当接收到用户的查询请求后，RAG系统会使用在索引阶段所使用的相同编码模型，将查询内容转换为向量形式。后检索阶段利用重排序和上下文压缩技术筛选关键信息，减少噪声输入，如使用BERT类模型对候选片段重排序，或使用大模型提取摘要，保障最终输入的高质量。
2025-11-04 13:40:53
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原创 构建轻量级Thrift服务自动化部署Pipeline
在嵌入式开发中，将复杂服务部署到资源受限设备（如Jetson）往往面临内存限制、依赖复杂、部署效率低和研发耦合强等挑战。本文结合一个Thrift服务案例，分享如何构建模块化、简单化、流程化的部署Pipeline。
2025-11-03 19:53:37
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原创 Agent构建：lighthouse + codebuddy，langgraph框架搭建攻略生成Agent
智能旅游攻略生成器是一个基于先进AI技术的旅游规划应用，通过LangGraph工作流引擎和多种国内外AI大模型，为用户提供个性化、专业化的旅游攻略生成服务。
2025-11-03 16:44:03
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原创 Thrift 服务生成和使用流程
Thrift 的服务生成流程是一个高度工程化的“流水线”。它将复杂的跨语言通信问题，拆解为“定义契约”、“生成框架”、“实现逻辑”和“组装运行”等清晰的步骤。通过这种模式，Thrift 极大地提升了开发效率和系统可靠性，使开发者能够专注于核心业务，轻松构建起稳定、高效的分布式服务。
2025-10-30 16:24:17
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原创 让智能体控制工业机械臂
首先，人为控制机械臂完成特定场景下的动作，在我看来，是可以抽出数字规律让Agent进行经验表征，完成目标导向的自我控制任务。
2025-10-22 11:16:34
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原创 从“博弈论”看深度学习算法中的“过拟合”与“欠拟合”
将博弈论引入深度学习模型的训练分析，一是因为算法从广义上来说是一种特定环境下的权衡与计算方法；二是对于对象非数据的任务来说就是一种博弈过程。无论是欠拟合还是过拟合，本质上都是模型与数据之间博弈失衡的结果：前者合作不足，后者学习过度。在实践中，策略对于算法的影响是深远且关键的，让模型在与数据的博弈中，不仅“学习到位”，还要“保持稳态”，在拟合与泛化之间找到最佳平衡点。这也正是技术与生活的艺术所在。
2025-10-22 10:49:54
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原创 从连接到行动：大模型驱动的Agent
从检索到生成，从计算到服务，从信息网络到行为网络——大模型驱动的技术浪潮，正在一步步重构我们对“产品”的定义。Agent的出现，标志着AI从“工具”向“伙伴”的进化：它不再是被动等待指令的机器，而是能理解意图、规划任务、执行行动的智能助手。对于开发者和产品人而言，这场变革的核心挑战不再是“如何连接信息”，而是“如何让AI理解目标、驱动行动”；对于用户而言，未来的技术将不再需要“学习如何使用”，而是“只需说出想要什么”。💡 技术启示。
2025-10-16 16:33:04
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原创 从AI模型类型和协议授权机制聊一聊“模型”作用和“模型思维”
Web时代的基础认证方案，基础认证直接传输用户名密码，而摘要认证通过挑战-响应机制提高了安全性。这些模型虽然简单，但为后续更复杂的认证方案奠定了基础。从AI模型的多样化发展到协议授权机制的演进，我们看到了模型在技术创新中的核心作用。而模型思维则为我们提供了一种强大的认知工具，帮助我们在不确定的世界中寻找确定性。未来，随着技术的持续进步和问题的日益复杂，模型和模型思维的重要性将进一步凸显。培养和运用模型思维，将成为每个人应对未来挑战的必备素养。
2025-10-11 12:12:28
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原创 构建Agent和应用AI的一点感悟
现实中，人的行为空间是开放的，几乎是零成本可以把一个领域的一个生存经验迁移到另外一个领域中，在AI只能为选A or B而努力时，它的成就高度注定了，可喜的是，通过技术发展，AI有了工具可调用，有了更新换代的计算能力，有了可执行的任务规划，有了明确的任务边界，回头一看，好像可以实现一个Agent了。当我在与AI协作的过程中重塑了自己作为开发者的角色，必将得到一些东西，比如编程乐趣会重现，工作效率必然提高，技术表达迈向结构化，创造精神带来更高成就感，“亲手构建”远远大于“完成任务”的成就吸引力。
2025-10-11 11:21:55
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原创 从LLM到Agent：Agent As a World Studio
站在技术临界点上回望，会发现AI发展遵循着"具体→抽象→再具体"的轨迹。智能体的实现不会是某个瞬间的突破，而是多个技术要素在量变中引发的质变。当计算能力、算法创新、数据积累达到某个阈值时，我们或许会突然发现：那些曾经困扰学界数十年的问题，已在不存在。未来的AI应用应该不仅仅是简单的工具集合，而是具备自主生长能力的有机体。这场变革的价值在于创造前所未有的协作维度——就像电子显微镜扩展了人类的观察能力一样，智能体将扩展人类的认知与创造边界。
2025-10-10 14:41:34
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原创 连接MCP，Lighthouse MCP Server和CNB MCP Server应用
MCP的应用由服务端和客户端组成，服务端部署MCP服务，可以封装一个或多个功能模块，以网络服务的形式连接服务，以接口的形式选择功能。
2025-09-04 17:18:48
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原创 “精准”对算法的重要性
"精准"对算法的重要性体现在算法设计、实现和应用的各个环节。从确定性算法的逻辑正确性，到概率性算法的统计可靠性，再到近似算法的性能保证，精准性都是衡量算法质量的核心标准。随着应用场景的日益复杂和对算法性能要求的不断提高，精准性将继续是算法研究和开发的重要方向。只有在精准性的基础上，算法才能真正发挥其应有的价值，为人类社会的进步做出贡献。算法的精准性不是一个静态的概念，而是一个需要在实践中不断完善和提升的动态过程，在追求创新的同时，始终保持对精准性的敬畏和坚持。
2025-09-02 14:50:11
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原创 读《独角兽项目：数字化转型》
第一理念——局部性和简单性 第二理念——专注、流动和快乐 第三理念——改进日常工作 第四理念——心理安全 第五理念——以客户为中心。《独角兽项目：数字化转型》《程序员的README》
2025-09-01 15:27:17
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原创 大模型的推理究竟指的是什么
在大模型技术快速发展的今天，"推理"一词频繁出现，但其确切含义却常常令人难以解释，区别于传统AI的逻辑推导，又和日常理解的“推理过程”不完全相同。
2025-08-28 09:55:29
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原创 MCP Lists
从对某个功能“写代码”到“做出某个场景”，MCP（模型上下文协议）自发布以来，被广泛应用于AI应用的开发中，作为一个通用的tool、 资源，获取基础设施、数据、软件服务等大平台的 “云”和“AI”能力，使得开发者与垂直行业企业可以把时间花在核心业务价值上。本文梳理了腾讯云开发者的MCP广场的常见MCP ，同时。
2025-08-27 10:34:28
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原创 Gemini系列模型特性和命名介绍
发布时间: 2023年12月特点: Google DeepMind 推出的新一代多模态大模型，旨在实现跨文本、图像、音频和视频的理解和操作。Gemini Ultra: 最强大、最复杂的模型，适用于高度复杂的任务。Gemini Pro: 适用于广泛的任务，性能和效率之间取得平衡。Gemini Nano: 最小、最高效的模型，专为设备端部署设计。Gemini Nano-1: 适用于需要低延迟和高效处理的任务。Gemini Nano-2: 比Nano-1更大，提供更强的性能。
2025-08-26 09:26:53
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原创 GPT系列模型命名后缀说明
数字递增表示代际升级，简单直观泛指后缀直接表述能力与定位（速度、成本、多模态、特化功能）具体后缀对应不同业务场景与成本需求命名反映从“文本单模态”向“多模态与实时交互”的发展趋势。
2025-08-26 09:22:22
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原创 claude模型特性说明
Claude 1.0 - 2022年首次发布，Claude的第一个版本Claude 1.3 - 改进版本，具有更好的推理能力Claude 2.x 系列 (2023)
2025-08-26 09:16:30
651
原创 Agent，从经验中学习，以体验为目标
LLM从经验中学习代表是目前人工智能发展的基础技术，从依赖静态人类数据转向动态自主体验，这一转变将带来一大波创新能力水平的应用，通过持续与环境交互，当LLM不再局限于人类已有知识，而是能够发现新策略、新解决方案和新知识，我们有理由期待，AI系统能够在许多领域超越人类目前表现出来的性能限制。
2025-08-25 12:05:01
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原创 利用coze搭建智能体和应用的区别
可以发布至小程序、Web网页，或者以API和SDK的形式集成到现有的应用程序和网站中，coze的AI应用开发IDE可以编辑应用界面。以优化智能体的响应效果。以上，即可完成一个简单的智能体。
2025-08-11 15:40:48
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原创 AngelSlim：面向生产的模型轻量化与部署
随着 AI 模型在生产环境的广泛应用，成本、延迟、稳定性与可移植性成为工程团队关注的核心。模型轻量化工具的意义不仅在于“让模型更小”，更在于打通“压缩—导出—编译—部署—可观测—回滚”的端到端工作流。本文对AngelSlim的功能和定位进行系统梳理。AngelSlim 的价值在于把“模型变小”转化为“上线可控”，通过标准化工作流与工程化实践，使团队在成本、延迟与稳定性之间取得可衡量、可复现的平衡。
2025-08-11 13:43:16
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原创 Hunyuan 中小模型：0.5B、1.8B、4B、7B
腾讯混元团队开源的中小尺寸模型，为开发者提供了高性能与低成本部署的平衡方案，而非一想到投产，就因为成本望而却步。原内容出自腾讯混元的视频直播：手机就能跑的大模型 技术解读和上手实践。
2025-08-08 12:11:35
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原创 Agent：意图识别
概念：意图识别（Intent Detection）是Agent 自然语言理解的核心组成部分，其关键作用在于准确判断用户的语义目的，将用户输入映射到预定义的意图类别（如"预定餐厅"、“查找餐厅”）。低容错：如果意图识别错误，用户体验和业务转化率降大幅下降。
2025-08-07 14:32:58
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原创 Workflow Agent与自主规划Agent
实际落地中，越来越多的解决方案采用混合模式：在Workflow中嵌入具备思考能力的节点，或在自主Agent中集成流程引擎，实现可控性与智能性的平衡。这种架构既能保持核心业务流程的稳定性，又能通过认知能力处理特殊场景。
2025-08-07 13:40:03
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原创 AI Coding的上下文编写
用AI编程的大多数情况下，出现与预期的偏差不是因为模型能力的不足，而是因为给的上下文不准确、不完整。总结：核心是系统性的分层分模块管理上下文，最大程度让AI辅助维护上下文，每次变更的知识负担就可以大幅度下降(输入具体需求即可)，配合渐进式的更新维护，使用AI编程工具的效率正循环就形成了。——
2025-08-07 12:15:31
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chatgpt-academic自解读分析报告（gpt-4o-mini model，md格式）
2024-08-12
开源的商业价值是什么（相关搜索：操作系统）
2025-04-29
想做个功能模块的知识图谱，推荐个软件
2024-12-24
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