LangChain是一个开源框架，用于基于大语言模型（LLMs）开发智能应用。它支持构建聊天机器人、文档分析、知识问答系统、个人助理、内容创作等9大应用场景。框架提供组件、链、数据连接等核心功能，简化开发流程。学习LangChain需要安装Python环境，支持通过init_chat_model、ChatOpenAI和ChatDeepSeek三种方式调用DeepSeek等大模型。调用前需获取API

MCP协议：AI与外部数据的桥梁 MCP（模型上下文协议）是Anthropic推出的标准化协议，旨在解决AI模型与外部数据源和工具的连接问题。其架构包含MCP主机、客户端和服务器，通过资源（静态/动态数据）、工具（功能插件）和提示词（任务模板）三大核心概念，实现AI与本地/远程资源的交互。文中演示了使用Python SDK快速搭建MCPServer的过程，包括环境配置、工具注册及连接测试，展示了如

本文系统介绍了人工智能领域的核心技术概念与应用框架。第一部分详细解析了大语言模型(LLM)的三阶段训练过程：预训练(无监督学习)、监督微调(SFT)和基于人类反馈的强化学习(RLHF)。第二部分阐述了机器学习的三大范式：监督学习、无监督学习和强化学习的核心差异。第三部分重点介绍了AI Agent的概念架构，包括感知、规划、行动和反馈的闭环工作流程。第四部分深入讲解了提示词工程(Prompt Eng

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LLM是AI的“大脑皮层”，负责把杂乱的信息转化成人类能理解的逻辑——比如把“我想吃火锅”翻译成“搜索附近评分高的川味火锅店”。如果把AI比作“打工人”，普通AI是只会回答问题的客服，而‌Agent则是能帮你订机票、写报告、管日程的全能管家‌。代码："print('hello')" → ["print","(","'","hello","'",")"]（6个Token）官方解释：RAG技术，是一种

MCP协议：AI与外部数据的桥梁 MCP（模型上下文协议）是Anthropic推出的标准化协议，旨在解决AI模型与外部数据源和工具的连接问题。其架构包含MCP主机、客户端和服务器，通过资源（静态/动态数据）、工具（功能插件）和提示词（任务模板）三大核心概念，实现AI与本地/远程资源的交互。文中演示了使用Python SDK快速搭建MCPServer的过程，包括环境配置、工具注册及连接测试，展示了如

摘要： 本文介绍了Java程序员学习Python的必要性及环境搭建指南。Python凭借其丰富的AI生态（如TensorFlow、Pandas等）和学术界通用性成为AI领域必备语言。安装步骤包括官网下载Python并验证版本，推荐使用PyCharm、VSCode或Jupyter Notebook作为开发工具，三者分别适合本地开发、轻量编程和远程实验。掌握Python工具链能显著提升AI开发效率。

LangChain是一个开源框架，用于基于大语言模型（LLMs）开发智能应用。它支持构建聊天机器人、文档分析、知识问答系统、个人助理、内容创作等9大应用场景。框架提供组件、链、数据连接等核心功能，简化开发流程。学习LangChain需要安装Python环境，支持通过init_chat_model、ChatOpenAI和ChatDeepSeek三种方式调用DeepSeek等大模型。调用前需获取API

本文系统介绍了AI领域四个核心概念及其关系：1. 提示词(Prompt)是引导大语言模型生成内容的指令，分为系统提示(定义角色)和用户提示(具体需求)，其工程化需要持续优化。2. 函数调用(Function Calling)让大模型通过调用外部工具增强能力，但各厂商实现方式不统一。3. 模型上下文协议(MCP)通过标准化接口解决工具生态割裂问题，实现数据互通和工具复用。4. AI Agent是以大