本文介绍了LangChain v1.0中智能体(Agents)的核心组件与实现方式。智能体通过结合语言模型与工具，构建能够推理任务、动态选择工具并迭代推进解决方案的系统。文章重点讲解了三个核心组件：1) 模型(Model)作为推理引擎，支持静态和动态选择；2) 工具(Tools)赋予执行能力，支持自定义错误处理和ReAct循环；3) 系统提示词(System prompt)用于塑造智能体行为。文中

在继Figure 02机器人在特斯拉工厂工作500天后，Figure AI公司有推出了家用场景下的Figure 03机器人，下面我们一起来看看这次推出的Figure 03机器人如何。

本节笔记针对 LangChain v1.0 的发展历程以及安装和快速构建一个智能体出发，让我们更深入的了解 LangChain 的各个模块，对它有个大体的认知。

在人工智能飞速发展的今天，我们每天使用的智能语音助手、刷到的个性化推荐、甚至手机的人脸识别功能，背后都离不开强大的硬件算力支撑。如果把AI模型比作大脑中的思维逻辑，那么AI硬件就是支撑这些逻辑运行的"肌肉"。从我们熟悉的CPU、GPU，到专门为AI优化的NPU、TPU，各类硬件层出不穷，这无疑加大了我们的理解难度，接下来我们就从CPU开始逐步了解各种处理器以及它的运作原理。

本文详细测试了Qwen-Image-Edit-F2P模型在华为昇腾NPU环境下的表现。该模型基于Qwen-Image-Edit基础模型，通过LoRA技术优化了人脸驱动全身生成能力，能保持输入人脸特征的高度一致性。测试在GitCodeNotebook的昇腾Atlas800TA2服务器上进行，覆盖环境配置、模型部署、多场景生成和性能分析等环节。

摘要：本文详细记录了在昇腾NPU上部署测试DeepSeek-OCR模型的全过程。作者从OCR技术发展历程切入，介绍了从传统模板匹配到深度学习驱动的技术演进，重点评估了DeepSeek-OCR在多语种识别、复杂场景适应性的表现。通过在GitCode Notebook的昇腾910B环境中完成模型部署，测试了包括印刷体、手写体、多语种混合等5种典型场景，结果显示该模型平均推理时间1.23秒/张，显存占用

摘要：本文详细记录了在昇腾NPU上部署测试DeepSeek-OCR模型的全过程。作者从OCR技术发展历程切入，介绍了从传统模板匹配到深度学习驱动的技术演进，重点评估了DeepSeek-OCR在多语种识别、复杂场景适应性的表现。通过在GitCode Notebook的昇腾910B环境中完成模型部署，测试了包括印刷体、手写体、多语种混合等5种典型场景，结果显示该模型平均推理时间1.23秒/张，显存占用

本文为在官网学习 LangChain v1.0 文档的笔记，帮助大家在网络不畅，或者官网阅读困难的情况下学习 LangChain v1.0。

本文介绍了在GitCode+昇腾NPU环境中部署Rnj-1大模型的完整实践。通过GitCode Notebook的交互式开发环境和昇腾NPU的高效算力，详细讲解了从环境检查、依赖安装到模型部署和推理测试的全流程。文章重点解决了版本兼容性、模型权重下载加速等关键问题，并提供了性能优化建议和问题解决方案。实践表明，昇腾NPU在降低显存占用（FP16精度约14GB）的同时保持了良好的推理性能，结合Git

本文介绍了在GitCode+昇腾NPU环境中部署Rnj-1大模型的完整实践。通过GitCode Notebook的交互式开发环境和昇腾NPU的高效算力，详细讲解了从环境检查、依赖安装到模型部署和推理测试的全流程。文章重点解决了版本兼容性、模型权重下载加速等关键问题，并提供了性能优化建议和问题解决方案。实践表明，昇腾NPU在降低显存占用（FP16精度约14GB）的同时保持了良好的推理性能，结合Git