Langchain

本文探讨了如何开发具备工具调用能力的大模型Agent，使其从纯文本对话扩展到实际任务执行。文章首先分析了Agent的核心架构，包括大脑（LLM）、工具、记忆和规划执行四个模块，并展示了&quo...

文章摘要：本文是"工藤学编程"系列教程的第36篇，聚焦AI大模型与LangChain框架实战应用。作者系统梳理了前35篇内容，涵盖大模型基础概念、API调用、私有化...

两款 2026 年最受关注的开源 AI Agent 框架，一个主打「自进化」，一个聚焦「网关路由」——它们究竟有何不同？本文将从架构原理、核心机制、使用方式到适用场景，为你全面拆解。无论你是 AI 研...

嘿，各位 AI 世界的探险家们！是不是经常在思考，当我们把一个任务交给 AI 时，是让一个“全能选手”包办一切，还是组建一个“梦之队”来分工协作呢？这可不是在讨论你家猫主子是独来独斗的“高冷总裁”，还...

超自动化通过RPA与AI Agent的深度融合，正在推动AI从被动响应向主动执行的范式转变。文章系统阐述了这一趋势的技术架构（应用层、Agent层、工具层、模型层、基础设施层）和核心算法（基础执行框架...

OpenClaw开源AI Agent项目的爆火源于技术创新、市场时机与生态建设的完美结合。其模块化架构、流式处理和多模型抽象设计解决了传统AI Agent的高耦合问题，实现低延迟和易扩展性。精准把握2...

1、零基础学AI大模型之读懂AI大模型2、零基础学AI大模型之从0到1调用大模型API3、零基础学AI大模型之SpringAI4、零基础学AI大模型之AI大模型常见概念5、零基础学AI大模型之大模型私...

本文摘要： 《AI实践(2)提示词工程》深入探讨了与大语言模型交互的核心方法论。文章系统性地介绍了提示词工程的组成模块，包括任务背景、目标、思维链、约束条件等关键要素，并通过对比示例展示了结构化描述的...

本文介绍了AI在金融领域的核心应用场景与开发方法。主要内容包括：AI在金融领域的五大应用价值（提升效率、风险防控、投资决策优化等）和五大典型应用场景（智能客服、风控、量化交易等）；金融数据分析的技术栈...

在 AI 大模型时代，如何让 AI "读懂"企业内部文档并精准回答？RAG（检索增强生成）是目前最成熟的落地方案。本文将手把手带你用 LangChain 搭建一套完整的企业级 RA...