定义：是一个独立的、轻量的、作为 MCP Client 的服务器程序，同时也作为外部系统的前端程序，为 LLM 提供数据访问、工具执行和服务调用的能力。目前有多个开源库或网站提供了托管的 MCP 工具资源，用于增强 LLM 和 Agent 的能力，确保其生成响应的可靠性。Prompts 是 MCP Server 为 Resources、Tools 或特定使用场景所提供的提示词模板，支持参数化渲染和

更多的，我们需要自定义大量的 Tools。LangChain 也提供了简介的 @tool 语法糖来简化开发的复杂度。下面以自定义的从 OpenWeather API 获取实时天气数据工具为例。import os"""查询即时天气函数:param local: 必要参数，字符串类型，用于表示查询天气的具体城市名称，\注意，中国的城市需要用对应城市的英文名称代替，例如如果需要查询北京市天气，则loca

本文档是对教程《工业级智能体开发实践，LangChain从零入门与智能体开发实战！RAG知识库检索、MCP智能体开发、数据分析智能体搭建全领域实战！从零学会LangChain！》的实践记录，查看原文请跳转：https://www.bilibili.com/video/BV1pYKgzAE5C?

但相对的，AI Workflow 需要开发者人为的对任务进行拆解，并且为了灵活地编排这些任务/流程，就需要开发者掌握图知识、任务编排、编程框架等概念和技术的引入，对开发者的能力要求较高。目前工业界主要还处于 AI Workflow 阶段的落地实践，典型产品有百度千帆 AppBuilder、扣子、Dify、LangGraph 框架等，通过不同的图结构来编排 LLM 决策过程，从而实现更复杂、更可靠的

ReAct Agent 和 Function Call Agent 的关键区别在于前者具有自主的 Observe（观察）反馈和自主优化的能力，这是循环迭代的基本要求。：工具模式主要用于 Agent 场景，扩展 LLM 的能力边界，调用外部工具 / API 扩展功能，解决自身无法直接完成的任务（如实时数据查询、代码执行），使其具备影响外部系统的能力。Workflow 和 ReAct 的区别：从逻辑的

过程中出现了 OpenAI API error: Error code: 429 错误，原因是 RATE_LIMIT_EXCEEDED 请求 PPIO OpenAI API Server 太快了被限速。非卡点问题，具体解决办法待定。browser_use 工具 go_to_url 打开网页，但是进入了人机测试页面，这里显然有问题。这些旅行计划的 md 文件中具有第二次补充的详细信息，包括：5 da

这意味着用于描述样本的特征需要由专家设计，算法性能依赖于人工设计和抽取这些特征的准确度，以便使模型能够完成特定的任务，因此它的应用受到了很大的限制。其中，“阈值逻辑”、“Hebb 学习率”，前 2 个理论解决了单个神经元层面的建模问题，来自于对大脑神经元的生理学研究，共同构成了 “感知机” 的理论基础，在 1950s 提出；所以，和 MP 模型一样，感知机模型也是一个应用于线性分类场景的 “二分类

因此，Geoffrey Hinton 等人在 1985 年发表论文《A learning algorithm for boltzmann machines》，提出了受限玻尔兹曼机（RBM），通过限制隐藏单元之间和可见单元之间的连接，简化了玻尔兹曼机的架构，即：隐藏单元本身之间没有连接，可见单元本身之间也没有连接。1958 年，大卫·考克斯提出了逻辑回归模型，这是一种广义的线性分类模型，数据公式与感

因此，Geoffrey Hinton 等人在 1985 年发表论文《A learning algorithm for boltzmann machines》，提出了受限玻尔兹曼机（RBM），通过限制隐藏单元之间和可见单元之间的连接，简化了玻尔兹曼机的架构，即：隐藏单元本身之间没有连接，可见单元本身之间也没有连接。1958 年，大卫·考克斯提出了逻辑回归模型，这是一种广义的线性分类模型，数据公式与感

随着计算机算力的提升，机器学习作为海量数据的分析处理技术，已经广泛服务于人类社会。传统的机器学习算法需要用户将源数据上传到高算力的云服务器上集中训练，这种方式导致了数据流向的不可控和敏感数据泄露问题。简而言之，机器学习技术的发展过程中面临两大挑战：为了解决以上问题，谷歌提出联邦学习（FL， federated learning）技术，其通过将机器学习的数据存储和模型训练阶段转移至本地用户，仅与中心