首先，我们需要创建一个自定义的 LLM 类来封装大语言模型的调用。CustomLLM,@property通过以上步骤，我们实现了一个基础的 LLM 工具调用和 RAG 系统。执行基础的数学运算查询数据库解析和检索 Markdown 文档回答基于知识库的问题你也可以基于这个框架，根据自己的需求扩展更多功能。

TraeAgent创新性地将确定性工具链与大模型结合，解决了AI编程中的关键难题。其核心突破在于：1）采用基于精确字符串匹配的编辑工具，通过"唯一性匹配"机制确保代码修改的准确性；2）构建代码知识图谱(CKG)实现结构化检索，结合传统Bash工具完成文本检索，形成混合检索策略。这种设计将LLM定位为"决策者"，而将易错操作交由确定性工具执行，有效降低了AI编

本文介绍了NLP中的四种关键评估方法：n-gram、BLEU、MRR和ANLS。n-gram通过滑动窗口提取文本片段，用于语言建模和特征工程；BLEU基于n-gram匹配度评估生成文本质量，结合精确度和短句惩罚；MRR（Mean Reciprocal Rank）衡量检索系统排名质量；ANLS（Average Normalized Levenshtein Similarity）用于评估OCR文本识别

本文探讨提升大模型生成Mermaid语法图的准确率。通过两个优化方向：1）优化提示词降低初次生成错误率（从12%降至5%）；2）开发实时校验修复方案。重点介绍使用Mermaid官方API和JSDOM构建Node环境校验器，解决DOMPurify兼容性问题，最终通过补丁修改实现100%修复成功率。测试数据显示初始错误率4%，经修复后全部成功，为Mermaid图生成提供了可靠解决方案。

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我们借着 技术文档生成 以及 小说生成 为例， 主要学习了Action、Role、Memory概念。当然，其中重要的概念不止这些，包括传递的消息类Message。在MetaGPT框架中，一个智能体封装成一个角色🤖（Role）。一个角色往往具有：大语言模型加持的大脑（可选）能够记住自己之前做过什么的记忆（可选）

多智能体系统 (Multi-Agent System, MAS) 是由一群具有一定自主性、协同性和学习能力的智能体组成的系统。智能体在环境中相互协作，以达到某种目标或完成特定任务。概念: Environment 是多智能体系统中的一个核心概念，类似于强化学习中的环境。它为智能体提供了一个交互和通信的平台。组成desc: 描述环境信息。roles: 指定环境中的角色及其状态。members: 表示环

本文旨在展示如何利用langchain快速封装自定义LLM，从而突破现有环境下对OpenAI API Key的依赖。通过langchain的LLM类或现有项目的类继承，再修改特定的回调方法即可实现更加个性化和灵活的LLM应用，推动项目快速进展。

本次实验所应用的三种策略Q-learning、Sarsa和蒙特卡洛都是解决强化学习问题的算法，它们在学习过程中都通过与环境的交互来优化策略。且都用于值函数估计，这三种算法的目标都是学习状态或状态动作对的值函数，即Q值或V值。更新方式不同：Q-learning： 使用了离线学习的方式，通过选择当前状态下值最大的动作来更新Q值。更新公式中使用了max操作。Sarsa： 使用在线学习的方式，通过选择当前

Dueling DQN修改的是网络结构，算法中在输出层之前分流（ dueling ）出了两个层，如图所示，一个是优势层，用于估计每个动作带来的优势，输出维度为动作数一个是价值层，用于估计每个状态的价值，输出维度为 1。在传统的DQN中，选择和评估动作的Q值使用相同的网络，这可能导致在某些状态下对某些动作的Q值被高估，从而影响学习的稳定性和最终策略的质量。经验回放：通过存储代理的经验（状态，动作，奖