如果要向别人解释这份配置，可以这么说：这份描述的是一个 Qwen3 序列分类模型，而不是普通的下一个 token 生成模型。它的主体仍然是 Transformer：28 层 Block，每层有注意力、MLP、RMSNorm 和残差连接。注意力部分使用 16 个 Query heads、8 个 Key/Value heads 的 GQA 结构，可以在保留多视角查询能力的同时减少 K/V 缓存和计算开

传统测试用例管理的常见思路是：上传需求到平台，生成 XMind 或 Excel，用例再被下载、导入、复制、维护。Casebook 的推荐方式不是在页面里点击“生成用例”，而是在项目工程里让 AI Agent 直接读取需求、技能包、schema 和已有 YAML 文件，然后写入。如果评审后需要新增、删除、拆分或重构用例，推荐继续交给 AI Agent 修改 YAML，而不是在页面中逐条维护。到这里，

IDENTITY，记录了 小龙虾最基本的信息：姓名、身份、风格、形象。这就像什么呢？就像我们的工牌——除了没有公司和部门，其他关键信息可以说如出一辙。工牌最主要的特点是什么？稳定。拿到手基本不会换，除非职位有变化。同样的，小龙虾的身份档案一旦配置好，基本也就很少调整——也建议不要频繁改动！如果说身份档案是 小龙虾的外在形象，那灵魂配置就是它的内在驱动。我的核心信条是什么？我的行为边界是什么？我的风

唯一的计算子图（按形状 / 算子 / 权重特征去重），最终输出标准化 JSON 格式的子图信息。这一模块体现了 “Agent 端到端优化” 中 “精准子图识别” 的关键能力。

/ 请求体@Data@Data// 响应体@Data@Data@Data回到顶部通过以上步骤，我们完成了Spring Boot整合DeepSeek API的全流程。支持流式输出（SSE）加入对话历史管理集成Redis缓存常用回答接入其他大模型（通义千问、文心一言等）

接收用户输入的问题；自主判断是否需要调用搜索工具；输出标准化结果：需要搜索则返回关键词，无需搜索则直接返回答案。这个案例是 LangGraph 与大模型结合的最佳入门示例用 LangGraph 编排流程，让大模型做决策。对于刚接触大模型应用开发的朋友，先跑通这个基础工作流，再逐步添加工具调用、分支判断、循环执行等功能，就能快速搭建出专业的大模型智能应用。后续我会继续分享 LangGraph 进阶实

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