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RSS订阅原创 动手学agent应用开发笔记_task07_AgentScope
摘要 Agent+MCP（模型-计算-平台）开发范式通过将工具逻辑封装为函数并构建智能体提示，改变了工具构建过程。MCP为现有工具（如地图API）提供了新的发布渠道，降低了复杂工具的开发难度，加速了发展。质量控制方面，MCP相比传统SDK面临更高要求，需实现工具的自动认知和使用探索。示例展示了高德MCP的使用过程，但也暴露出地址识别不精准的问题（如将"阿里云谷"误识别为上海位置），提示开发者需要对查询进行改写优化。通过AgentScope等框架，开发者可以创建更复杂的工具函数，实现个性化
2025-09-30 00:57:14
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原创 动手学agent应用开发笔记_task06_Dify
本文介绍了Dify的安装和使用教程。安装部分包含三个步骤：1)通过git下载Dify代码；2)使用docker快速安装；3)访问本地链接启动服务。使用部分推荐了5个实践项目，包括入门级的猜病人游戏和哄哄模拟器，以及进阶的知识库应用和工作流项目，帮助用户逐步掌握Dify的提示词设计、知识库检索和工作流配置等功能。文末展示了作者一小时内的配置成果截图。
2025-09-27 01:39:25
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原创 动手学agent应用开发笔记_task04_MCP的实现
本文介绍了MCP（Model Calling Protocol）协议的由来与实践。MCP基于OpenAI的Function Calling功能，允许大模型不仅生成文本还能执行任务。文章分析了Function Calling的开发痛点，如业务复杂性增加、代码维护困难等，并对比了无MCP协议（高耦合）与有MCP协议（灵活解耦）的架构差异。实践部分展示了如何使用fastmcp框架快速开发MCP服务器，包括工具函数定义和prompt设置，并通过OpenMCP插件进行调试。最后以Excel操作为例，演示了如何构建MC
2025-09-23 01:49:24
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原创 动手学agent应用开发笔记_task03_ReAct的实现
ReAct智能体框架简介 ReAct（Reasoning + Acting）是一种将推理与行动相结合的智能体框架，通过观察-思考-行动的循环实现动态决策。其核心特点包括：思考和行动在每个步骤中融合；通过循环迭代实现决策；适合需要实时响应的任务。文章展示了ReAct的三步实现方案：1）定义LLM客户端类处理模型交互；2）创建搜索工具函数；3）构建通用工具执行器管理多种工具。该框架支持智能体在复杂环境中进行持续推理和行动，最终达成目标。
2025-09-21 01:18:45
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原创 动手学agent应用开发笔记_task02_拆解envelope
Envelope是一款AI驱动的活动策划工具，只需简单描述活动即可自动生成专业注册页面、邀请函等。它革命性地简化了活动规划流程，解决传统工具设置繁琐、需要多工具集成的问题。通过自然语言输入秒级生成完整活动方案，大幅降低技术门槛，让非专业人士也能轻松创建专业活动页面。Envelope定位为用户"伙伴"而非单纯工具，在简化操作的同时保持对活动的完全控制，适合个人和团队快速打造高质量活动。
2025-09-19 00:30:59
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转载 动手学agent应用开发笔记_task01
Agent应用开发的核心概念与架构解析：目前业界对Agent尚无统一定义，OpenAI将其定位为能长期自主执行任务的智能体，而吴恩达则提出"agentic"概念强调渐进式智能属性。Agent系统主要分为两类架构：1)工作流系统，通过预定义路径编排LLM和工具，适用于步骤明确的任务；2)自主智能体系统，具备动态决策能力，适合开放性问题。工作流系统包含提示链、路由、并行等多种模式，而自主智能体则整合规划、记忆和工具使用模块。国内外已有多个开发平台如LangChain、Dify等，低代码产品设
2025-09-16 23:48:45
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转载 conda镜像网址
例子：pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple openpyxl清华大学：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 清华大学的pip源是官网pypi的镜像，每隔5分钟同步一次，重点推荐！！！阿里云：http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/中国科技...
2020-04-01 11:24:34
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空空如也
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