构建 Agent（可与 LangChain.js 无缝搭配），ReAct/Plan&Execute 在 LangChain 里仍可用，但建议在新项目里考虑上图式编排（LangGraph）以获得更强的可控性与状态持久化。把多个 Agent 节点（例如“产品经理👩‍💼/架构师🧑‍💻/测试🧪”）连成图，角色消息通过边传递。把“分支推理/回溯”的过程画成状态图节点（分支评估→选择→继续/回溯）。

由于需要编排多个智能体，因此需要一个集成层来支持不同的智能体交互模式，例如智能体到智能体的API、提供供人类使用的输出的智能体API、人类触发AI智能体、人类在环的AI智能体到智能体交互等。最后，我们来讨论治理层。类似于将大语言模型微调为特定领域的大语言模型/小语言模型，我们认为，为了推动智能体在企业中的应用，需要针对企业特定场景（适用的用户角色和用例）对（通用）AI智能体进行定制/微调。设计者应

下图是标准的AdapterFusion和采用AdapterFusion-Drop的微调过程，AdapterFusion是与多任务的思路结合起来，每个任务采用一个Adapter。而之前的工作，Adapter Tuning的一个优势就是不用更新预训练模型的参数，而是插入比较少的新的参数就可以很好地学会一个任务。进行合并即可得到微调后的模型参数，即合并后的模型参数为：W=W0+BAW=W0​+BA，在推

模型微调（Fine-tuning）是机器学习中一种重要的技术，主要用于在预训练模型的基础上进行针对性调整，以适应特定任务或数据集。通用大模型在特定领域或任务表现可能不佳，微调可实现领域专业化、适配不同任务、纠偏能力，还能保障数据安全，且成本效率高于从头训练，故需模型微调。

是一款前沿的人工智能代码助手，专为提升开发效率而设计。的强大替代方案，ProxyAI 提供了更优的本地化处理能力和定制化服务。由于ProxyAI插件不支持mcp，现在通过中间层来实现。测试：写一个快速排序。

这是一个基于Node.js开发的智能代码审查工具(demo)

在构建 Agent 系统、优化 prompt 调度、处理 RAG 链路、日志记录时，我们常常会踩到各种“坑”：cache miss、上下文错乱、模型行为漂移……这些问题让人既熟悉又头痛。明明知道问题出在哪里，却难以总结成一条普适的法则；明明优化了性能，却无法从认知层面解释其原理。这时，Manus 的上下文工程法则就像一盏明灯，系统化地总结了这些经验教训，用优雅的方式为我们指明方向。

在输入基金代码和时间段之后，分析工具先是调用的 Fund-MCP Server，获取了指定基金该时间段内的涨跌情况，并进行了总结分析。就实时基金分析而言，使用 MCP 接入优势明显，将数据结构化之后定向选择指定（基金）的数据进入大模型分析，可控性高，上下文可溯源，免责声明：基金投资有风险，过往业绩不代表未来表现。待获取的数据主要分为两类，一类是基金的实时涨跌数据，一类是可能影响基金涨跌的政策性、舆

TIP] 从 react-native-ohos-docviewer 获取到 docviewer 源码文件，直接在 harmony 工程中通过 File->New->Import->Import Module 导入即可 主工程。因为该库具有 alias 别名: react-native-doc-viewer [主要是统一 android/ios import 导入]首先需要使用 DevEco St

在 HarmonyOS 应用开发过程中，我们经常需要重复编写一些固定格式的代码，比如页面初始化、事件绑定、日志打印等。如果每次都手动输入，不仅效率低，而且容易出错。Live Templates（动态模板），也就是我们常说的代码片段库。本文将带你一步步上手代码片段库的使用方法，结合真实开发场景，帮助你轻松提升开发效率。DevEco Studio 的 Live Templates（代码片段库）功能，对