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RSS订阅原创 Dify内置DeepResearch工作流溯源——来看看Dify官方博客对它的介绍
Dify平台推出DeepResearch模板，助力自动化学术研究流程。该工具通过LLM模型自动生成关键词、执行多轮搜索并整合结果，支持自定义报告、内部数据接入及第三方API集成。用户仅需配置API密钥和搜索参数，即可构建端到端研究系统，显著提升信息收集效率。文章详细解析了工作流机制，包括迭代节点、变量更新等关键功能，并展望了本地化部署、Agent自动化等优化方向，为研究人员提供高效的低代码解决方案。
2025-06-13 08:00:00
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原创 爆火DeepResearch(深度研究)框架 DeerFlow 涉及的LangGraph核心知识点：Graph API相关概念
本文解析LangGraph框架的核心概念与技术要素。作为多智能体研究系统的底层引擎，LangGraph采用图结构建模工作流，包含三大组件：State（共享数据结构）、Nodes（执行逻辑的函数）和Edges（路由决策）。文章详细阐述了状态管理机制（包括模式定义、归约函数和消息处理）、节点运行原理（含缓存策略）以及边路由控制（普通/条件边、入口点和Command对象）。特别说明如何通过StateGraph类构建图结构，并强调编译检查的重要性。该框架支持动态控制流、子图嵌套和人工介入，其消息传递机制源自Goog
2025-06-12 20:12:03
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原创 Dify v1.4.2重磅发布：智能功能升级与稳定性增强，打造更流畅的使用体验！
Dify v1.4.2版本带来多项重大更新：功能方面新增智能Web应用输入自动填充、高效文档处理、应用市场UI优化等；安全方面升级Flask-Cors增强防护；修复了401错误、代理节点优化等20余项问题，显著提升系统稳定性。该版本还对知识库API、Weave追踪集成等进行了功能强化，支持更精准的元数据过滤和云实例监控。部署方面提供了完整的Docker和源代码升级指南。这些改进使Dify在可用性、安全性和性能方面均有显著提升，为用户带来更流畅的使用体验。
2025-06-12 11:40:57
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原创 Python异步、同步、并发、并行等概念解析
本文介绍了异步操作的概念及其在Python中的实现。异步编程通过非阻塞执行、事件循环和协程等机制，允许程序在等待I/O操作时继续处理其他任务，从而提高效率。文章详细对比了同步与异步操作的区别，并通过网络请求、文件读写和AI模型调用等实例展示了异步的优势。此外，还区分了异步并发与多处理器并行的适用场景：前者适合I/O密集型任务，后者适合CPU密集型计算。在AI应用开发中，异步操作能显著提升系统性能，是构建高效AI系统的关键技术。
2025-06-12 11:26:12
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原创 Dify 开源DeepResearch工作流实现本地和Web混合搜索并探索工作流图的正确解析方法（一）
Dify 开源DeepResearch工作流实现本地和Web混合搜索并探索工作流图的正确解析方法（一）
2025-06-09 08:00:00
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原创 36k Star + 2.1k Star！两个热门的MCP开源合集项目介绍，并带你从根上搞懂MCP
36k Star + 2.1k Star！两个热门的MCP开源合集项目介绍，并带你从根上搞懂MCP
2025-06-08 07:30:00
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原创 Dify DeepResearch 2.0 评测：告别玩具时代？Dify深度研究Agent究竟进化到哪一步了
Dify DeepResearch 2.0 评测：告别玩具时代？Dify深度研究Agent究竟进化到哪一步了
2025-06-07 17:24:01
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