
简介
该用户还未填写简介
擅长的技术栈
可提供的服务
暂无可提供的服务
摘要: Function Calling是大模型调用外部工具的核心机制,用于获取实时信息、执行确定性计算或操作业务系统。其原理分为三步:定义工具(名称、参数、描述)、模型生成调用指令(不实际执行)、程序执行并回传结果。本文通过三个实战示例(单次调用、多工具循环、结构化输出)解析实现细节,并强调生产环境中的校验、权限控制等关键点。核心在于分离“决策”与“执行”——模型理解意图,程序负责落地,工具描述

本文探讨了Agent任务编排的几种主流架构,从简单到复杂逐步拆解。首先介绍ReAct循环(思考-行动-观察)的基础实现,适用于简单工具调用场景;其次分析路由模式,通过分类将任务分派给专用流程;然后讨论流水线架构,适合固定阶段的任务;接着展示多Agent协作的两种模式(分工和接力),强调状态共享的重要性;最后介绍GraphWorkflow如何用有向图统一所有模式,提供显式控制流和可观测性。文章指出,

本文介绍了如何从零搭建本地RAG(检索增强生成)系统,实现基于私有文档的问答功能。主要内容包括:1. 三种实现方案对比:完全本地的Python脚本方案(Ollama+LangChain+ChromaDB)、可视化搭建的Dify社区版、以及可封装成API的FastAPI方案。2. 技术实现细节:文档加载与切分、向量化存储、检索问答链构建、Gradio界面搭建等关键步骤,包含代码示例和参数调优建议。3

《MCP协议:AI Agent时代的工具接入标准》摘要: MCP(Model Context Protocol)是Anthropic开源的AI工具接入协议,旨在解决Agent开发中N×M的重复对接问题(如连接数据库、Slack等不同系统需编写独立代码)。其核心通过Host-Client-Server三层架构标准化工具(Tools)、资源(Resources)和提示模板(Prompts)的调用流程,








