Langflow：面向 AI Agent、API 与 LLM 的拖拽式流程构建工具
我最近一直在探索一个叫Langflow的工具。如果你曾经试着把LLMs、APIs和各种工具连起来，你就会知道那种挫败感——太乱了。一大堆样板代码，好多问题像“为什么这个不工作”，通常花太多时间在设置上
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近期，AI领域政策频出，为行业发展注入强劲动力。7月31日，国务院常务会议审议通过《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，明确要大力推进人工智能规模化商业化应用，强化算力、算法和数据供给，提升安全能
阅读全文Google 用 URL 上下文 Grounding 持续发力
Google 在 AI 相关产品上的热潮势不可挡。就在几周前，它为 Gemini 推出了一款新工具——URL context grounding。URL context grounding 可以单独使
阅读全文2篇最新152页论文，RL+LLM被彻底讲透了！
今天分享2篇2025最新RL×LLM的技术综述：复旦、字节等全景扫描“RL在LLM全生命周期的打法”，清华、上海AI Lab等聚焦“RL如何炼成大推理模型”传统 RLHF 解决“对齐”——让模型更礼貌
阅读全文这是我最近见过最实用的技能
GPT-5、Claude Opus 4……Agent 技术真的能干活儿了。2025 年 8 月，OpenAI 发布的 GPT-5，可不仅仅是个能说会道的 AI。它在编码、推理方面的能力都有了很大提升，
阅读全文OpenAI发布AgentKit，帮开发者更快打造AI Agent
AgentKit让开发者构建、部署和优化AI Agent的过程变得超级顺滑。在最近结束的OpenAI DevDay上，Sam Altman宣布推出AgentKit，这是一个全新工具包，专门为开发者设计
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阅读全文技术出身去做管理，我找到了方向
当我刚被提拔为团队负责人时，以为最难的是面对技术难题、系统架构、性能瓶颈。结果最让我纠结的，反而是：如何跟成员谈心、怎么开 1:1、团队内部冲突如何化解、怎样让大家愿意说真话……那一刻我深感：学校里没
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阅读全文9个Python库让你告别昂贵的数据分析工具
如果你和我一样，可能也注册过那些花里胡哨的analytics dashboard或BI SaaS，结果发现自己每月花几百块就为了导出CSV文件和生成一些你完全可以自己搞定的图表。秘诀在这儿：Pytho
阅读全文LMCache：最快的开源 LLM 推理服务引擎
如果你用过大型语言模型（LLMs）干点正经事，你肯定知道那种等待的煎熬。你输入一个问题，按下回车，然后……啥也没有。就一个转圈的光标在那晃，直到第一个词终于蹦出来。这种延迟叫“首次令牌时间”（time
阅读全文2025 年你一定要知道的“降本”增效AI工具
每天我的信息流里都会冒出一个新的AI工具，说实话？有时候真会让人有点晕头转向。但真相是：你不需要把所有工具都用上，只要挑对适合你工作的就够了。我花了好多时间（有时候还花了钱 😅）去试用、测试各种工具，
阅读全文效率飙升 70%！Claude Code、Cursor、Codex 的 11 条开发神技
在开发企业软件超过10年后，最近我通过一种我称之为“氛围编码”（vibe coding）的 AI 代理方式，完全开发了我们的 ERP 系统，我学到了一个彻底改变我开发流程的经验：编码代理不会在编码上失
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一个实用的文本分割指南，包含代码、图表，以及对Chonkie、LangChain和LlamaIndex的轻量介绍上下文窗口变大了。有些模型一次能处理整章内容。这看似自由，但并未消除权衡。分块依然决定模
阅读全文这12个Python小工具库很加分
我还记得那个深夜，我本来只是想“试试”一个新的 Python 库。计划？简单试一下。现实？我写到天都亮了，还在不停地给一个压根没打算做的工具加功能。这就是 Python 的魔力，它不只是个编程语言，简
阅读全文Agentic AI 的 17 种模式及其在下一代大规模 AI 系统中的价值
当你构建一个大规模AI系统时，你其实是在把不同的代理设计模式组合起来。每个模式都有自己的阶段、构建方法、输出和评估。如果我们退一步，把这些模式归类，它们可以分成17种高层架构，这些架构捕捉了代理系统可
阅读全文使用 Neo4j 和 LLMs 构建自我纠正的知识图谱
用 Python、LangChain 和图数据库打造更智能、容错的知识系统通过 Cypher 实现 LLM 驱动的 Neo4j 智能在当今这个数据驱动的世界里，信息量巨大、动态变化且往往是非结构化的，
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如果你用 Python 写过代码，估计已经知道 re 用来搞正则表达式，或者 NLTK 用来做 NLP。但你肯定也遇到过那种让人抓狂的情况：文本里全是乱七八糟的编码、怪 punctuation、看不见
阅读全文从零到实践：DeepCode 与开源 Agentic 编程的下一代软件开发
我花了很多时间写代码。有些日子 coding 很开心，有些日子我只是盯着文档，复制粘贴一些 boilerplate 代码。写代码无聊的部分不是解决问题，而是搭建环境、把各种组件连起来，或者把研究成果转
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💡 想象一下，你打开终端，输入：“撤销我上次的提交，但保留更改在暂存区。”不用上 Google 搜。不用翻 Stack Overflow 帖子。不用在标签页间来回切换找那个被遗忘的 Git 命令。你的
阅读全文OCR 精度再突破：YOLO 11 与 Ollama 的强强联合
引言 🎯我们之前在不同文章中分别探讨了两个强大的框架：Ultralytics YOLO 11，一个高精度的对象检测模型，以及 Ollama，一个用于部署 LLM 模型的框架。但如果我们把这两者结合起来
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Retrieval-Augmented Generation (RAG) 现在是最受欢迎的框架，用来构建 GenAI 应用。企业和组织特别喜欢它，因为它能让他们用自己的专有数据来回答用户问题。它让 L
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阿里巴巴悄然发布了 AgentScope。这是一个用于构建多代理 AI 应用的开源 Python 框架。老实说，如果你一直在玩 AI agents，这玩意儿挺酷的。我花了点时间挖了挖它，我的收获是：感
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你有没有纳闷过，为什么你的 RAG 系统总是返回一堆无关的结果，或者漏掉显而易见的答案？你不是一个人！很多开发者一开始用 vector search，然后一脸懵地发现，他们的“智能”AI 连一个简单的
阅读全文全国首部AI智能体应用评估标准，现公开征集起草单位和个人！
2025年已成为AI智能体元年！8月，国务院发布了《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，明确提出到2030年实现“智能体等应用普及率超90%”的目标。同时，AI智能体正以前所未有的速度走向产业核心
阅读全文微软：LLM上下文学习并非真的学习！
大模型真的在“上下文学习”吗？“大模型在上下文学习（ICL）虽在数学上符合学习定义，但只是对prompt内统计规律的拟合，而非对任务本质的掌握：一旦分布漂一点就翻车；示例够多时，模型、提示词、语言本身
阅读全文高级 RAG 实战：Neo4j 与 LangChain 构建知识图谱驱动的 AI 系统
学习如何结合 Neo4j 知识图谱和 LangChain，打造精准、可解释、适合生产环境的 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 系统。Retrieval-Aug
阅读全文FastAPI Ultra：让 Uvicorn、uvloop 与 Pydantic v2 飞起来
一个实用、经过实战验证的 playbook，让你的 FastAPI 技术栈延迟更低、吞吐量更高——无需把你的代码库变成科学实验。加速 FastAPI，用 Uvicorn、uvloop、httptoo
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