今天我们学习了 LangChain 的底层逻辑： 你不再是直接和 LLM 对话，而是通过Prompt 构建业务逻辑-> 交给Model 去处理-> 通过Output Parser 提取想要的结果。有了这个流水线 (chain)，你就把一个大语言模型封装成了一个“具体的软件功能”。

Tools (工具) 的本质，其实就是一个传声筒。大模型想要某个数据（比如获取某个城市名称的天气），它把参数通过传声筒递给程序员；程序员用任何自己喜欢的 Python 代码（请求外部API、查本地数据库、甚至去读一个 Excel 文件）拿到真实数据后，再通过传声筒把结果塞回给大模型。这就是目前市面上所有高级 AI Agent（包括 LangGraph、CrewAI 等框架）最底层的运行逻辑。只不过

昨天我们的代码里，是用来判断并手动执行工具的。 但如果用户的问题是：“帮我查一下北京的天气，然后查一下我日历上今天的日程，根据天气和日程，帮我写一封邮件给老板请假。”在这个场景里，AI 需要连续调用3次甚至更多次工具（查天气 -> 查日历 -> 发邮件）。如果我们还用手工写和循环，代码会变得极其臃肿且难以维护。解决方案登场：Agent 框架 (以 LangGraph 为例)今天我们要学的，就是如何

这是一个基于Python的淘宝商品数据爬虫，通过模拟浏览器请求淘宝推荐API，获取商品信息并保存为CSV格式。代码采用了面向对象的设计，核心功能封装在Spider类中。核心方法详解。

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昨天听闻小米的大模型出来之后，今天就马不停蹄的试了一下，确实在代码方面算是国内top级别，最主要的是目前还是免费开源的。首先mimo官网上就给了我们如何去接入Claude code教程，但是对于没有使用过Claude code 的同志们来说还是不够详细。验证安装：node --version和 npm --version。三、配置 MiMo API 密钥（ PowerShell）注意：这里一定要有

侧边栏：用于切换不同的任务窗口，支持多任务并行对话/任务区域：在这里输入你的需求，并查看WorkBuddy的执行过程结果展示面板：查看和下载生成的产物，如文档、表格、PPT等。

昨天听闻小米的大模型出来之后，今天就马不停蹄的试了一下，确实在代码方面算是国内top级别，最主要的是目前还是免费开源的。首先mimo官网上就给了我们如何去接入Claude code教程，但是对于没有使用过Claude code 的同志们来说还是不够详细。验证安装：node --version和 npm --version。三、配置 MiMo API 密钥（ PowerShell）注意：这里一定要有

SMTP（Simple Mail Transfer Protocol）是简单邮件传输协议，用于发送邮件。Python 的smtplib模块提供 SMTP 客户端会话，用于通过 SMTP 服务器发送邮件。而email模块则负责​​（内容、主题、附件等），smtplib负责​​。