AI 智能体领域发展迅猛，但许多资源仍然过于抽象和理论化。创建此项目的目的是为开发者、研究人员和AI爱好者提供一条结构化、实用且深入的学习路径，以掌握构建智能系统的艺术。

微软Agent Framework是一个开源SDK和运行时，融合了Semantic Kernel的企业级基础与AutoGen的创新编排能力，帮助开发者构建复杂多智能体系统。它支持开放标准(MCP、A2A、OpenAPI)，提供多种编排模式，具备可观测性、安全合规等企业级特性，让开发者无需在实验性和生产性之间做取舍。作为微软智能体开发栈核心，未来将与Microsoft 35 Agents SDK和A

最新的LangChain中LangChain 表达式语言（LCEL）已经成为了主流。LCEL是一种轻松地将链组合在一起的声明性方式。LCEL 从第一天起就被设计为支持将原型投入生产，无需更改代码，从最简单的“提示 + LLM”链到最复杂的链。LCEL基本样例: prompt + model + output parser。

科幻电影和间谍电影中经常出现一种中央人工智能，它与主角交流，搜索互联网和各种秘密数据库，引导主角完成任务。例如电影《钢铁侠》中的贾维斯（J.A.R.V.I.S.）就是一个典型例子。是什么让贾维斯如此特别？钢铁侠甚至不需要告诉它如何解决问题，它会自己找到方法。这正是我们希望通过智能体实现的目标。我们人类将复杂问题分解成更小的子任务和假设，并试图一步一步地证明或证伪它们，以逐步接近解决更大的难题。我们

025年，开源自动化工具n8n正经历现象级的火爆增长，不仅获得了高达5500万欧元的B轮巨额融资，其用户和收入也实现了爆炸式增长，年度经常性收入增长5倍，用户数突破23万。有何魔力？先让我们欣赏一下n8n简洁优雅的UI:

前端程序员转行到大模型领域，需要学习一系列新的技能和理论知识。

互联网产品的迭代速度远高于传统软件，尤其是移动APP不但更新频繁，还需要在不同硬件、系统版本的环境下进行大量兼容测试，这就给传统测试方法和测试工具带来了巨大挑战。为满足产品敏捷开发、快速迭代的需求，自动化测试逐渐流行起来。自动化测试是把以人为驱动的测试行为转化为机器执行的一种过程。自动化测试的优点很多，简单罗列几条：避免重复工作、提高测试效率、保证每次测试地一致性和可重复性、更好的利用资源（周未/

本文深入解析了Skill的概念、编写方法和技能创建器Skill-creator的设计思路。首先介绍了Skill的定义和最小形态，即一个包含指令文档、参考资料、可执行脚本等资源的文件夹。接着，文章详细阐述了Skill的完整结构，包括SKILL.md、scripts/、references/、assets/和agents/openai.yaml等文件的作用。文章重点分析了如何给AI编写指令，强调了简洁

Ollama是一个开源的 LLM（大型语言模型）服务工具，用于简化在本地运行大语言模型、降低使用大语言模型的门槛，使得大模型的开发者、研究人员和爱好者能够在本地环境快速实验、管理和部署最新大语言模型，包括如DeepSeek、Qwen2、Llama3、Phi3、Gemma2等开源的大型语言模型。支持的大语言模型列表，

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成） 是一种结合了信息检索技术与语言生成模型的人工智能技术。该技术通过从外部知识库中检索相关信息，并将其作为提示（Prompt）输入给大型语言模型（LLMs），以增强模型处理知识密集型任务的能力，如问答、文本摘要、内容生成等。RAG模型由Facebook AI Research（FAIR）团队于2020年首次提出，并迅