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#Agent
这个标签下共有 22 篇文章。
Flutter 开发怎么做 Agent ?从工程实战详细给你解读下
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之前发 Angent 文章的时候,有人提过几次说有没有工程实战的,这次就干脆通过 Flutter 的 Agent 实现来聊一聊实战实现。 全文还是很长。 Flutter 开发做 Agent 几乎绕不开 GenKit ,因为 GenkitDa…
2026年7月6日
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Agent
Architecture
1. 从零开始搭建一个 AI Agent —— LangChain + TypeScript 实战手记
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从零开始搭建一个 AI Agent —— LangChain + TypeScript 实战手记 这不是一个"Hello World"级别的调用 LLM API 教程。我们要做的,是一个真正能自主调用工具、流式输出、记住上下文、甚至能展示思…
2026年6月30日
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AI
Agent
Architecture
如何让 AI 快速搭建一套生产 Agent ?全面理解 Agent 架构。
↗
在之前我们聊过 《Agent 的基础概念概念》,今天就聊让 AI 快速搭建一套 Agent 的极简架构设计。 简单来说,你判断一个 Agent 方案靠不靠谱,可以从这 10 个问题开始: 1. 它有没有明确状态? 2. 它有没有明确 wor…
2026年6月29日
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Agent
Architecture
LangChain vs LangGraph:从抽象组件到底层运行时,一文读懂AI应用开发的“上下求索”
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2025年10月,LangChain 1.0和LangGraph 1.0同时发布。有人说这是两个框架,有人说这是一个系统的不同层级。这篇文章从底层原理到应用实践,带你彻底搞懂这对“兄弟”的来龙去脉。 引子:一个让开发者纠结的选型问题 先讲一…
2026年6月18日
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Agent
Architecture
从 Tool-Calling 到 Autonomous Agent:2026 年 AI Agent 架构演进与工程实践
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摘要:这篇文章深入剖析 AI Agent 从简单工具调用到完全自主智能体的架构演进路径,探讨 MultiAgent 协作、记忆管理、任务规划等核心技术,并结合实际案例分享工程实践中的关键决策与踩坑经验。 一、引言:Agent 的崛起与范式转…
2026年5月21日
AI
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Agent
Architecture
如何从0到1开发一个AI Agent
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引言 在日常生活中、工作中,从openClaw到各种Code Agent,我们接触了各种各样的AI Agent,这也是AI大模型在日常应用中最主要的应用形式。 早期的AI应用,大多停留在“提示词调优”的阶段——通过优化单次对话的Prompt…
2026年5月19日
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Agent
Architecture
Spring AI 实战:用Java搭一个Multi-Agent多智能体系统,附完整源码
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2026年4月最新版:基于 Spring AI 2.0.0M4 + Spring Boot 4.0.0,代码可直接运行。 1. Java程序员为什么得关注MultiAgent? 说实话,去年我还在用单轮调用的方式接大模型,写出来的东西跟玩具…
2026年4月28日
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Agent
Architecture
AI 客服系统升级实战:多 Agent 路由 + 多轮记忆 + 敏感词过滤
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从单 Agent 到专业分工体系,顺带把 ChatMemory 和敏感词过滤这两个真实业务场景打通 先说结论 上一篇搭好了基础框架:情绪分析 → 意图识别 → Agent 工具调用。但真实的客服场景里,一个全能 Agent 扛所有请求会有明…
2026年4月27日
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Agent
Architecture
作为前端,如果使用 Langgraph 实现第一个 Agent
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大家好 👋,我是 Moment,目前正在使用 Next.js、NestJS、LangChain 开发 DocFlowhttps://github.com/xun082/DocFlow。这是一个面向 AI 场景的协同文档平台,集成了基于 Ti…
2026年4月21日
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Agent
Architecture
从零构建 Unity C# 代码审查 Agent:从 Chain 到 Agent 全流程实战
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从零构建 Unity C 代码审查 Agent:从 Chain 到 Agent 全流程实战 —— FastAPI + LangChain + DeepSeek 保姆级教程,含踩坑与工程化加固 这篇文章将带你从零开始,使用 FastAPI +…
2026年4月18日
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Architecture
告别 LLM 失控!Harness 五大组件构建可靠编程 Agent
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Harness Engineering:2026年AI Agent时代的工程范式革命 当LLM能力趋于同质化,竞争重心已从Model彻底转移到Harness——模型即智能体,代码即驾驭层 一、AI浪潮下的范式转移:从Prompt到Harne…
2026年4月9日
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Architecture
LangGraph 源码拆解:它凭什么比 LangChain 更适合 Agent 编排?
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用 LangChain 的 AgentExecutor 写过复杂 Agent 的人大概都遇过这种情况:Agent 在第7步突然报错,你想"从第5步重试一下",但做不到,只能从头跑,白白烧了一大串 LLM 调用费。或者你想在某个关键决策节点插…
2026年4月2日
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Architecture
2026 Agent落地必看!4种主流Agent Harness架构解析
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最近Harness这个词火了,但你知道什么是Harness吗? 用了这么久Agent,你真的选对Harness架构了吗? 2026年,AI Agent早已从“ Demo 玩具”走向企业生产,但很多开发者都会陷入一个误区:拼命优化LLM模型,…
2026年3月30日
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Agent
Architecture
本地部署全能 AI Agent 完整方案
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架构总览 第一部分:硬件要求 最低配置(能跑) 组件 规格 预算参考 GPU 1× RTX 4090 24GB ~¥16,000 CPU i713700K / Ryzen 9 7900X ~¥3,000 内存 64GB DDR5 ~¥1,5…
2026年3月24日
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Architecture
AI Agent 记忆系统设计:从零到生产可用的完整架构
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标签:AI Agent、LLM、Agent Memory、OpenClaw 背景 我在用 OpenClaw 运行一个 6 人 AI Agent 团队,负责内容创作、社媒运营、技术开发等全链路工作。 这个系统跑了 19 天后,我发现最大的工程…
2026年3月21日
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Agent
Architecture
AI Agent 前端开发:一个初级工程师的踩坑成长之路
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从只会写简单聊天界面到独立完成 AI 产品前端,我用 1 年时间踩了无数坑。这篇文章记录了我作为初级 AI 前端开发者的真实经历:那些让我崩溃的 Bug、让我困惑的技术点,以及最后的收获。 前言 2025 年初,我从传统 Web 前端转岗到…
2026年3月19日
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Agent
Architecture
多智能体(Multi-Agent)编排实战:用LangGraph构建生产级AI系统
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当单一Agent的能力边界日益明显,多智能体协作成为构建复杂AI系统的必经之路。这篇文章将深入剖析多智能体架构模式,并通过LangGraph框架构建一个完整的代码审查流水线,展示如何在生产环境中落地多智能体系统。 一、引言 过去两年,大语言…
2026年3月18日
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Agent
Architecture
2026年前端开发者迈向AI Agent开发实战
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作为前端开发者,你已具备构建交互界面的优势,而Agent开发的核心在于将大模型的能力与外部工具、记忆系统相连接。你的前端背景(特别是TypeScript/JavaScript经验)能让你在Web端Agent开发中占据独特优势。以下规划融合了…
2026年3月6日
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Agent
Architecture
Go语言开发AI智能体:从Function Calling到Agent框架
↗
引言:AI智能体的范式转变 当大语言模型(LLM)从"只会回答"到"能做事",AI智能体(Agent)应运而生。AI智能体不再是简单的问答系统,而是具备工具调用能力、自主决策能力和多步执行能力的智能实体。 传统大模型的"幻觉"问题(如回答过…
2026年3月6日
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Agent
Architecture
前端搞 AI 只能调 API?带你用 LangGraph + React + Nest实现一个能“思考”的绘图 Agent
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背景: 大家好,我是【小林】,近期对于AiAgent颇有兴趣,很多人都问,这么久不更新Flutter文章是不是弃坑了呢? 其实并没有,原因有以下,第一是近一个月工作比较忙,需求比较多,全身心的投入到了业务开发,没有太多时间去沉淀自己的想法和…
2026年2月2日
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Agent
Architecture
LangGraph 系列 · 第 2 讲:理解记忆机制,构建有状态的智能体
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这篇文章带你从 0 到 1 搞懂 LangGraph 记忆机制:线程内短期记忆、跨会话长期记忆,到接入 Redis 做真正持久化,一套完整可运行示例直接上手,把“健忘聊天机器人”升级为有记忆的智能体。 1. 导读 这篇文章是 LangGra…
2026年1月22日
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Agent
Architecture
LangGraph智能体开发设计模式(四)——LangGraph多智能体设计模式:网络架构
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前言 上篇文章 LangGraph智能体开发设计模式(三)——LangGraph多智能体设计模式:主管架构与分层架构分享了多智能体系统的两种核心架构:主管架构与分层架构。它们通过引入顶层智能体进行统一决策与调度,明显提升了系统处理复杂任务的…
2026年1月10日
AI
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Agent
Architecture