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RSS订阅原创 芋道源码AI模块中使用Spring AI Alibaba Graph子图执行流中断问题解决方案
这样修改后，子图执行完毕不会终止主图流程，主图可以继续执行后续节点。// 修改子图配置，不要连接到 StateGraph.END。// 不连接到 END，让最后一个节点自然结束。根据条件选择执行某个子图，而不是并行执行。避免了子图END节点对主图的影响。主图可以完全控制流程。
2025-09-03 11:46:15
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原创 流式输出与非流式输出相结合，基于芋道源码AI代码改造，升级SpringAIalibabagraph 1.0.0.3 版本
典型应用场景中，KeyStrategyFactory更适合需要部分状态更新的工作流（如RAG场景中query参数需替换而documents参数需追加）39，而OverAllStateFactory更适用于简单的一次性状态替换场景。比较注意的我现在用的豆包、deepseek 开始输出固定key 为空，这个不知道是大模型能力问题。还是我写代码的问题导致。1、根据芋道源码中的AiChatMessageServiceImpl中的代码改造。我这边现在开发多个graph，单个graph 不用这么复杂。
2025-09-02 11:39:24
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原创 docker离线安装 向量数据库milvus
确保你的 CentOS 7 系统已经安装了 Docker。(2) 下载docker-compose.yml 可以手动或使用以下命令创建Yml。(4) 修改docker-compose.yml 文件中的版本号与images版本号一致。（1） 服务器上没有docker-compose时。(3) 给yml赋权。
2025-08-30 14:02:53
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原创 第五章使用LangGraph构建多智能体工作流
从LangGraph的整个演练过程可以看到， LangGraph的核心是Graph。Graph其实是一个与大模型没有直接关联 的，处理复杂任务的流程结构。LangGraph或者说整个LangChain系列，其实是将传统的软件构建经验与大语言模 型的能力进行结合，从而进一步打造出强大的智能体，解决更多实际的复杂问题。这也进一步验证了，大语言模型 未来的发展方向，一定是需要与传统应用相结合，这样才能更好的发挥大语言模型的价值。而这，或许是 LangChain系列最核心的价值所在。
2025-08-29 23:01:45
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原创 第四章深度理解LangGraph核心-Graph
在了解了LangGraph中如何构建Agent智能体之后，接下来就要进入LangGraph的重头戏，Graph了。Graph是 LangGraph的核心，它以有向无环图的方式来串联多个Agent，构建更复杂的Agent大模型应用，形成更复杂的工 作流。并且提供了很多产品级的特性，保证这些应用可以更稳定高效的执行。
2025-08-29 22:20:56
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原创 第三章LangGraph接入MCP
了解了这个案例后，就可以看出， MCP其实只是大模型工作机制的一种应用层的协议。MCP协议虽然极具大模型的应用特色，但是本质上，MCP协议本身不包含任何具体的工具实现。他只是用协议 的形式规定了应用程序如何向大模型提供函数调用的能力。至于为什么MCP服务使用起来这么简单，其实是Cline这样的工具封装了客户端的实现能力。这是工具的一种简 化实现，和MCP协议本身是没有太大关系的。这个关系就好像我们以往使用HTTP协议访问各种各样的网站一样的。
2025-08-29 12:52:37
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原创 第二章节使用LangGraph构建Agent智能体
Agent，这是LangGraph后续构建Graph图的基础。但其实Agent并不是LangGraph框架当中独有的。甚至Agent 并不是一种技术，而是我们设想的一种理想的大模型工作模式。那么到底什么是Agent?或者说AI行业心目中理想 的Agent应该是什么样子呢?LangGraph实际上给我们提供了一种理解。而这个理解，或许比具体实现更重要。这一章节，我们重点在演练LangGraph中Agent的功能。
2025-08-28 23:49:07
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原创 第一章节快速了解
LangGraph是一个功能非常强大的大语言模型本地应用构建框架。不只是包含了各种基于大语言模型构建本地应用 的工具，更重要的是，他积累了非常多使用大语言模型构建本地应用的经验，并且将这些经验总结成了非常多的案 例，让大家可以直接使用。但是，LangGraph并不是一个独立的框架，他是LangChain框架的一个生态组件。所以，如果脱离LangChain来介 绍LangGraph，那纯粹是耍流氓。因此后面的内容，是预设大家有LangChain的基础的，并且最好是看过我之前分 享的LangChain视频。
2025-08-28 23:07:57
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原创 AI Agent 五大工作模式详解
随着多模态LLM和具身智能的发展，新一代Agent架构呈现三大趋势：1. 动态模式切换：根据场景自动选择最优工作模式2. 跨Agent学习：通过联邦学习共享知识经验3. 自我架构演进：自动重构自身工作流程“优秀的智能体架构如同交响乐团，模式是乐章的编排逻辑，而LLM是演奏家的技艺根基。唯有精密协同，方能奏响AI的华彩乐章。
2025-08-28 12:51:58
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原创 postgresql+ postgis 数据库安装部署
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2023-07-11 15:30:03
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空空如也
空空如也
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