简单来说，大模型的理解其实是在预测，他经过大量的学习，判断每个字后面接下一个字的概率有多高，像 “苹” -> “果” 的概率就很高，当然他不只是逐字去预测，他会结合上下文，比如“xxx此处省略100个字xxx”，去预测下一个字，依此类推。因此，我们在提问的时候要进行适当的引导。下面是几种常用的思维链使用方式，最简单的就直接告诉他，一步步思考，如果他思考的还是不够细，那直接给他指出来要先分析问题，拆

本文探讨了大语言模型（LLM）的工作原理和优化使用技巧。首先解释了大模型基于概率预测的底层机制，通过上下文预测下一个词来生成内容。其次重点介绍了Prompt工程的关键要素，包括角色定位、上下文、任务指令等6个组成部分，并提供了本地调用Qwen3:4b模型的代码示例。最后深入讲解了思维链（CoT）技术，包括零样本、少样本和自洽CoT三种方法，通过分步思考引导模型提升复杂任务的准确性。文章包含具体代码

【文章摘要】大模型虽强大但无法直接执行任务，本质是"被困在对话框里的聪明大脑"，仅能处理文本输入输出。Agent技术通过为LLM添加上下文记忆、工具调用和执行循环（观察-思考-行动），使其成为可自主工作的智能体。核心架构包含：LLM（大脑）、上下文（便利贴式记忆）和工具（执行能力），其中"驾驭工程"（Harness）的稳定性成为关键竞争力。Agent并非简单套壳，而是通过几十行代码即可实现的基础循

本文介绍了AI Agent的核心运行范式ReAct（Reasoning+Acting），指出Agent与普通聊天机器人的本质区别在于其"循环执行"机制。Agent通过Think（思考）→ Act（行动）→ Observe（观察）→ Repeat（重复）的循环流程完成任务，而非一次性输出。这种循环让Agent能够根据实时反馈调整策略、拆解复杂任务并连接外部系统。文章还说明了三种停止条件（任务完成、达

别担心，Python数据分析就是你的瑞士军刀，简单、强大，而且特别好玩。当然，上述这些代码之间是存在耦合的，建议使用jupyter notebook来学习，或者交互式命令行执行，像pycharm这类集成开发平台的话需要将前置代码一并执行。小练习：找一份你感兴趣的数据（可以是你的月度开支、运动记录、或者公开的天气数据），用今天学的方法试着分析一下。数据分析就像侦探破案——数据是线索，分析工具是放大镜

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AI Agent的构建核心 本文通过100行Python代码演示了如何构建一个能实际工作的AI Agent，揭示了Agent技术的核心原理： 组成要素： LLM（大脑）：负责决策和思考 Tools（双手）：执行具体任务 Memory（记忆）：保存对话历史 Loop（循环）：实现思考-行动迭代 关键实现： 工具调用机制：LLM输出JSON指令，本地代码执行具体功能 ReAct模式：思考→行动→观察的

AI Agent的构建核心 本文通过100行Python代码演示了如何构建一个能实际工作的AI Agent，揭示了Agent技术的核心原理： 组成要素： LLM（大脑）：负责决策和思考 Tools（双手）：执行具体任务 Memory（记忆）：保存对话历史 Loop（循环）：实现思考-行动迭代 关键实现： 工具调用机制：LLM输出JSON指令，本地代码执行具体功能 ReAct模式：思考→行动→观察的

别担心，Python数据分析就是你的瑞士军刀，简单、强大，而且特别好玩。当然，上述这些代码之间是存在耦合的，建议使用jupyter notebook来学习，或者交互式命令行执行，像pycharm这类集成开发平台的话需要将前置代码一并执行。小练习：找一份你感兴趣的数据（可以是你的月度开支、运动记录、或者公开的天气数据），用今天学的方法试着分析一下。数据分析就像侦探破案——数据是线索，分析工具是放大镜

因此，创建API Key的时候要指定你所新建的业务空间，以及应用详情页面的模型配置部分就可以随便写一个阿里云的模型了，例如”qwen3.5-plus“，因为反正都没有授权，用哪个都一样，这样的效果就是你的openclaw创建出来后，在对话时他会返回”403 Model access denied.“，这是我们预期之中的。至此，其实整体就搭建完成了，可以看到在正常查询了，但是由于我们的服务器资源很小