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RSS订阅原创 Gemini3.0深度解析，它在重新定义智能，会是前端工程师噩梦吗？
谷歌发布新一代大模型Gemini 3.0，在多模态基准测试中以37.5%准确率领先GPT-5.1。该模型特别强化了编程能力，支持100万tokens上下文和64k tokens单次输出，可实现从自然语言到完整应用的自动转换。通过Google AI Studio演示，Gemini 3.0能构建定制化聊天应用甚至复刻MacOS界面，展现了以智能体为核心的未来开发范式。这种高度自动化的编程流程，预示着开发者工作方式的重大变革。
2025-11-20 18:06:38
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原创 LangChain1.0实战之多模态RAG系统（一）——多模态RAG系统核心架构及智能问答功能开发
本文系统介绍了基于LangChain 1.0开发多模态RAG系统的核心架构，通过前后端分离架构，构建支持文本、图像、音频和PDF处理的四大功能模块。同时编写完成智能问答基础模块的开发工作，实现了对话历史管理和流式响应，并使用Postman完成接口测试验证。本实战项目为后续扩展更复杂的多模态应用奠定了坚实基础。下一期笔者将分享如何实现图片分析和语音转写相关工作，大家敬请期待~
2025-11-18 12:04:46
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原创 GPT-5.1 核心特性深度解析，它会是模型性能的新标杆吗？
GPT-5.1正式亮相。根据官方报告，新版模型在对话情商、逻辑推理和代码生成等多方面实现了显著提升。本期分享笔者就来和大家一起深度探讨GPT-5.1核心特性。
2025-11-14 01:43:50
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原创 低代码Agent开发框架使用指南（七）—Coze 数据库详解
Coze 数据库作为 Coze 平台的一个重要组成部分，为 AI 智能体应用开发提供了实用的数据存储和管理能力。它基于自然语言交互，使得数据操作门槛大大降低。同时，它与 Coze 平台的工作流、变量、插件等功能深度集成，可以实现灵活多样的数据应用。此外，笔者还提到可以将数据库与Coze 平台的其他存储能力灵活搭配，构建更加智能化的应用。
2025-11-11 13:16:54
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原创 LangChain1.0速通指南（三）——LangChain1.0 create_agent api 高阶功能
本篇内容深入分享了 LangChain 1.0 `create_agent` API 的高阶功能，涵盖 MCP 协议工具集成、结构化输出、记忆管理和中间件机制四大核心能力。通过高德地图 MCP 接入、动态模型选择等实战案例，展示了如何构建具备外部工具调用、记忆保持和流程可控的智能体应用。
2025-11-08 11:57:54
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原创 LangChain1.0速通指南（二）——LangChain1.0 create_agent api 基础知识
本篇深入解析LangChain 1.0的create_agent API，涵盖智能体三要素消息类型及四种流模式。通过天气助手实例演示智能体完整执行流程，帮助大家快速掌握新一代智能体开发标准。
2025-11-04 19:48:31
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原创 LangChain1.0速通指南（一）——LangChain1.0核心升级
LangChain 1.0 发布，核心升级包括：全新智能体构建 API create_agent、标准化接口及精简包结构。这标志着智能体开发从“原型玩具”迈向“生产级框架”，create_agent 通过中间件和结构化输出，显著提升了开发效率与功能上限。
2025-11-02 13:15:00
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原创 低代码Agent开发框架使用指南（六）—Coze 变量与长期记忆
本文介绍了Coze平台中变量与长期记忆两大核心功能。变量用于动态存储用户信息；长期记忆则记录对话历史。笔者通过实战示例，展示了如何配置和使用变量和长期记忆提升智能体的服务体验。
2025-10-31 19:06:16
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原创 LangGraph实战项目：从零手搓DeepResearch（四）——OpenDeepResearch源码解析与本地部署
本文深入解析LangChain官方OpenDeepResearch项目，通过源码分析详细对比Graph工作流与Multi-Agent多智能体两种架构的设计思路与核心节点。从复杂项目中掌握智能体开发技巧
2025-10-29 00:45:17
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原创 OCR技术简史: 从深度学习到大模型，最强OCR大模型花落谁家
本篇分享系统梳理了OCR技术的发展脉络，比详细分析DeepSeek-OCR、PaddleOCR、MonkeyOCR等主流模型的架构特点，针对长文档处理、学术资料数字化和边缘计算三大场景提供了实践指南。
2025-10-26 10:15:00
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原创 低代码Agent开发框架使用指南（五）—Coze消息卡片详解
本文详解Coze消息卡片功能，涵盖官方单条/列表卡片的配置方法，并演示自定义卡片从布局设计、变量配置到数据绑定循环渲染的全流程。通过NBA新闻助手案例，展示插件数据与卡片模板的融合，实现信息结构化展示
2025-10-23 21:35:27
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原创 LangGraph实战项目：从零手搓DeepResearch（三）——LangGraph多智能体搭建与部署
本文详细演示了如何利用LangGraph构建包含任务规划、网络搜索和报告生成三个智能体的DeepResearch应用，并完成了前后端一体化部署。通过图结构封装和多节点协同，实现了从问题输入到研究报告生成的全流程自动化。
2025-10-22 08:15:00
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原创 LangGraph实战项目：从零手搓DeepResearch（二）——DeepResearch架构设计与实现
本期内容完整分享了如何基于 Pipeline-Agent 架构编写多智能体实现DeepResearch应用，整个系统通过任务规划、网络搜索和报告生成三个核心智能体的协同工作，实现了从问题分析到研究报告生成的完整流程。
2025-10-18 21:00:00
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原创 低代码Agent开发框架使用指南（四）—Coze大模型和插件参数配置最佳实践
本篇分享系统讲解了Coze平台大模型与插件的核心配置方法。在模型配置方面，详细解析了模型选择、生成多样性参数及输入输出设置。在人设配置环节，提出了结构化提示词模板，并通过电商客服案例演示了完整配置流程。插件使用部分，介绍了两种调用方式和五项核心功能，总结了“功能专注、精简化选择、避免重复”三大最佳实践，帮助开发者快速构建功能完善、交互自然的AI智能体。
2025-10-15 17:53:39
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原创 LangGraph实战项目：从零手搓DeepResearch（一）——DeepResearch应用体系详细介绍
本篇分享系统介绍了DeepResearch技术，阐述了其通过大规模检索与流程编排解决大模型幻觉和长文本生成难题的核心机制，并解析了认知推理、工具集成与流程自动化三大能力维度。文章详细梳理了四种主流架构模式及多家科技巨头的技术路线，同时总结了当前面临的挑战与机遇。具备一定的理论基础之后，从下篇文章开始我们将从零构建DeepResearch系统，下一期重点讲解如何接入和配置检索工具，实现高效的大规模信息检索功能，大家敬请期待~
2025-10-13 22:11:39
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原创 低代码Agent开发框架使用指南（三）—小白5分钟利用Coze轻松构建智能体
本篇分享了Coze平台创建AI智能体的三种方式：AI自动构建（零基础用户直接生成）、预制模板构建（复用优化模板快速开发）和标准流程构建（支持自定义提示词、插件和工作流），并分别实践构造了三个智能体。作为低代码框架，Coze让用户无需编程即可快速构建并发布智能体。
2025-10-12 10:45:00
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原创 低代码Agent开发框架使用指南（二）—Coze平台核心功能概览
本篇分享系统介绍了字节跳动推出的低代码智能体开发平台Coze。Coze以免费易用、多模型支持和便捷的跨平台发布为核心优势，显著降低了智能体开发门槛。文章详细解析了平台的六大核心功能：扩展能力边界的插件系统、增强认知的知识库、结构化数据管理的数据库、可视化图像处理的图像流、实现复杂逻辑编排的工作流，以及处理复杂任务的多智能体协作机制，全面展现了Coze平台的强大能力。
2025-10-10 21:04:37
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原创 低代码Agent开发框架使用指南（一）—主流开发框架对比介绍
本篇分享系统介绍了2025年AI Agent开发的主流低代码框架。针对开发者如何高效构建AI Agent的问题，重点对比分析了Coze、Dify、n8n和LangFlow四款工具的平台特性、部署方式和适用场景，为不同技术背景的开发者提供了清晰的选型指南，同时规划了从Coze入门到Dify进阶的实战学习路径，助力读者快速上手并部署实用的智能体应用。
2025-10-09 19:43:04
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原创 大模型Agent开发框架哪家强？12项Agent开发框架入门与选型
本文系统梳理四大Agent开发框架流派：1）低代码平台（如Coze、Dify）适合快速原型开发；2）基础编程范式直接调用大模型Function Calling功能，灵活性最高；3）高级代码框架（LangChain、LangGraph）通过标准化API平衡效率与复杂度；4）多智能体架构（CrewAI、Swarm）实现协同决策，代表未来方向。文章对比了12种主流框架的核心特性为开发者提供从入门到进阶的选型指南，助力构建生产级智能体应用
2025-10-04 11:25:54
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原创 深入浅出LangGraph AI Agent智能体开发教程（九）—LangGraph长短期记忆管理
本期内容分享了LangGraph中的长短期记忆管理机制，短期记忆演示通过InMemorySaver和PostgresSaver实现会话级对话跟踪，支持线程隔离的数据持久化；长期记忆则演示通过InMemoryStore和PostgresStore构建跨会话的稳定知识体系，支持语义检索等高级功能。同时指出大家可通过继承BaseCheckpointSaver和BaseStore抽象类实现自定义存储扩展。
2025-10-02 10:22:41
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原创 架构大突破! DeepSeek-V3.2发布，五分钟速通DeepSeek-V3.2核心特性
本期内容快速介绍DeepSeek-V3.2模型新特性，并解读DeepSeek V3.2论文要点，深入了解DSA(DeepSeekSparse Attention)这项跨时代技术的底层原理以及训练流程。
2025-09-30 20:11:13
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原创 深入浅出LangGraph AI Agent智能体开发教程（八）—LangGraph底层API实现ReACT智能体
本期内容分享如何使用底层API构建多轮对话机器人和复现ReACT图结构智能体。通过定义状态、添加模型节点和工具节点，结合条件分支图实现ReACT图的工具调用与决策循环，并通过天气助手演示完整的开发流程
2025-09-27 11:15:00
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原创 大模型工程面试经典（八）—对比PPO和GRPO算法核心原理
本文对比了PPO和GRPO两种强化学习算法的原理与应用。PPO基于Actor-Critic架构，通过策略网络生成动作、价值网络评估状态，结合奖励函数计算优势函数优化模型行为；GRPO则创新性地省略价值网络，通过组内动作采样与相对奖励归一化提升训练效率。两者的核心差异在于GRPO减少计算开销，更适合大模型微调，但可能因采样不足导致不稳定。文章还解答了相关热点问题，如GRPO的工程参数选择及风险。适用于面试备考或技术学习。
2025-09-24 12:17:19
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原创 深入浅出LangGraph AI Agent智能体开发教程（七）—构建条件分支图和循环图
本期内容分享了利用LangGraph底层API构建条件分支图和循环图的基本技巧，学会本期内容大家将掌握了利用LangGraph构造复杂图的能力。
2025-09-22 20:44:35
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原创 深入浅出LangGraph AI Agent智能体开发教程（六）—LangGraph 底层API入门
本期内容分享了LangGraph底层自定义图API点、边、状态State的设计理念，并通过简单加减法串联结构图演示了底层API的使用方法，同时介绍了如何使用Pydantic约束State使代码更健壮。
2025-09-20 12:42:08
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原创 大模型工程面试经典（七）—如何评估大模型微调效果？
本期分享详细介绍了如何验证模型微调性能的方法包括人工+数据集自动化，以及扩展了模型评估相关的热点面试问题。总的来说，评估微调效果不仅仅是模型研发的最后一环，更是决定模型能否真正落地应用的关键环节。
2025-09-17 12:40:39
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原创 深入浅出LangGraph AI Agent智能体开发教程（五）—LangGraph 数据分析助手智能体项目实战
本篇分享带大家从0到1搭建具备前端可视化功能的数据分析助手智能体，可以将我们的自然语言自动转化为SQL语句并执行操作，大大辅助了数据科学人员的日常工作，也帮助大家复习LangGraph智能体开发全生态工具
2025-09-16 08:15:00
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原创 大模型工程面试经典（六）—大模型微调与RAG该如何选？
本期分享系统介绍了RAG和模型微调的技术背景和适用场景，帮助大家更好理解模型微调和RAG的本质区别。同时鉴于模型微调的重要性，还补充了三个模型微调有关的面试题，相信大家按如上模板回答一定是加分项！
2025-09-12 00:25:28
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原创 深入浅出LangGraph AI Agent智能体开发教程（四）—LangGraph全生态开发工具使用与智能体部署
本期内容分享并实际操作了LangGraph的全流程开发生态，包括使用LangGraph Studio可视化调试我们的预构建图、LangSmith追踪图的调试信息和LangGraph Cli一键本地部署项目，希望大家可以参照笔者分享在PC上完整复现一遍加强对LangGraph开发生态的理解。
2025-09-09 18:30:00
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原创 大模型工程面试经典（五）—大模型专业领域微调数据集如何构建？
本期分享系统介绍了如何创建大模型微调数据集这一面试热点问题，创建微调数据集是影响微调效果的最关键环节，回答好这一问题非常重要，大家按模板回答一定是加分项！
2025-09-08 12:42:36
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原创 深入浅出LangGraph AI Agent智能体开发教程（三）—LangGraph工具调用实战
本期内容分享了LangGraph ReAct智能体接入内部工具函数和自定义工具函数的方法，深入研究了LangGraph多工具的执行模式，并可通过配置项限制LangGraph 智能体的调用次数。
2025-09-05 14:43:04
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原创 大模型工程面试经典（四）—如何进行大模型多模态微调？
本期分享系统介绍了如何进行大模型多模态微调这一面试热点问题，不同于语言模型的微调，多模态微调涉及到不同模态的格式对齐和多结构的训练统一，需要具备一定的回答技巧。同时扩展了3个热点问题，涵盖了多模态微调
2025-09-03 12:46:05
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原创 大模型工程面试经典（三）—如何通过微调提升Agent性能？
本期分享系统介绍了如何通过微调提升Agent性能这一大模型面试几乎必问的关键问题，推荐大家从高效微调和强化学习微调两个角度进行回答，同时扩展了3个热点问题，涵盖了通过微调提升Agent性能的全部内容。
2025-09-02 08:15:00
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原创 深入浅出LangGraph AI Agent智能体开发教程（二）—LangGraph预构建图API快速创建Agent
本期分享介绍了LangGraph如何利用预构建图的高层API快速构建Agent智能体。只需要传入大模型和工具函数，两行代码就可以轻松搭建一个智能体。
2025-09-01 08:15:00
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原创 大模型工程面试经典（二）—如何进行多机多卡大模型微调
本期分享系统介绍了如何进行多机多卡大模型微调这一大模型面试几乎必问的关键问题，并扩展了3个热点问题。总的来说，多机多卡微调类的问题是最顶尖的工程方面问题，按文中模板回答一定是加分项！
2025-08-30 01:41:57
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原创 大模型工程面试经典（一）—如何评估大模型微调&训练所需硬件成本
本期分享系统介绍了关于大模型训练和微调所需硬件成本的相关问题，总的来说硬件成本是大模型工程落地的必备能力。这类问题能让面试官快速感知你是否具备大模型的工程化能力以及是否有大模型工程化的实操经验。
2025-08-29 08:30:00
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原创 深入浅出LangGraph AI Agent智能体开发教程（一）—全面认识LangGraph
本期分享从LangGraph与LangChain的对比出发，介绍了LangGraph的三层核心架构、完整生态工具，带大家全面认识最火热最全面的智能体开发框架LangGraph。
2025-08-28 08:15:00
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原创 深入浅出LangChain AI Agent智能体开发教程（十）—LangChain搭建数据分析智能助手
本期分享通过Streamlit前端界面，结合LangChain框架搭建了CSV数据智能分析系统，通过自然语言指令分析结构化数据，支持CSV文件上传与DataFrame实时显示，还支持图表识别与自动展示
2025-08-26 08:30:00
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原创 深入浅出LangChain AI Agent智能体开发教程（九）—LangChain从0到1搭建知识库
本期分享我们通过Streamlit前端界面，结合LangChain框架retriever工具与DashScope向量模型服务、DeepSeek大模型服务，从0到1实现了轻量化的RAG知识库系统。
2025-08-22 08:30:00
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原创 DeepSeek更新！速览DeepSeek V3.1新特性
8月19日晚7点深度求索公司发布了最新DeepSeek-V3.1模型，提升长上下文到128k，更新知识库到2024年7月，同时在编程和Agent能力取得长足进步，与Claude4 Opus能力相当。
2025-08-20 13:17:20
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