LangChain 1.1实现Claude Skills的动态工具过滤功能，解决传统AI Agent在处理大量工具时面临的上下文窗口耗尽和模型"选择困难"问题。通过分析Claude Skills的核心思想——运行时按需加载工具，文章详细展示了如何利用LangChain 1.1新增的Middleware API实现动态工具过滤、状态管理和请求修改。相比早期版本需要复杂hack的实

LangChain 1.1实现Claude Skills的动态工具过滤功能，解决传统AI Agent在处理大量工具时面临的上下文窗口耗尽和模型"选择困难"问题。通过分析Claude Skills的核心思想——运行时按需加载工具，文章详细展示了如何利用LangChain 1.1新增的Middleware API实现动态工具过滤、状态管理和请求修改。相比早期版本需要复杂hack的实

2025年迎来Agent（智能体）爆发元年，大模型技术从聊天工具升级为能自主执行任务的产业级生产力。本文提供从入门到落地的实践指南，重点解析企业最需求的四大AI应用场景：对话增强（Agentic RAG）、多模态内容生成、AI编程/数据分析及垂直行业解决方案。技术人需掌握模型选型（如DeepSeek-V3.2）、知识增强（RAG）、工具调用（Function Calling）和流程编排（LangG

2025年迎来Agent（智能体）爆发元年，大模型技术从聊天工具升级为能自主执行任务的产业级生产力。本文提供从入门到落地的实践指南，重点解析企业最需求的四大AI应用场景：对话增强（Agentic RAG）、多模态内容生成、AI编程/数据分析及垂直行业解决方案。技术人需掌握模型选型（如DeepSeek-V3.2）、知识增强（RAG）、工具调用（Function Calling）和流程编排（LangG

2025年迎来Agent（智能体）爆发元年，大模型技术从聊天工具升级为能自主执行任务的产业级生产力。本文提供从入门到落地的实践指南，重点解析企业最需求的四大AI应用场景：对话增强（Agentic RAG）、多模态内容生成、AI编程/数据分析及垂直行业解决方案。技术人需掌握模型选型（如DeepSeek-V3.2）、知识增强（RAG）、工具调用（Function Calling）和流程编排（LangG

曾经火爆一时、激活码炒到天价的 Manus，现在只需要几十行代码就能在你的电脑上复刻，你敢信吗？没错，这就是 LangChain 1.0 最新架构下的 DeepAgents 框架能带来的降维打击。伴随着国产之光 DeepSeek-v3.2 模型的发布，咱们@木羽Cheny 老师第一时间深度评测了它结合 DeepAgents 搭建复杂智能体系统的表现。结果非常惊喜：响应极快、逻辑缜密，而且非常省钱，

曾经火爆一时、激活码炒到天价的 Manus，现在只需要几十行代码就能在你的电脑上复刻，你敢信吗？没错，这就是 LangChain 1.0 最新架构下的 DeepAgents 框架能带来的降维打击。伴随着国产之光 DeepSeek-v3.2 模型的发布，咱们@木羽Cheny 老师第一时间深度评测了它结合 DeepAgents 搭建复杂智能体系统的表现。结果非常惊喜：响应极快、逻辑缜密，而且非常省钱，

本文对比了AI视觉领域的两种主流技术：YOLO系列和视觉大模型(VLM)。YOLO作为快速检测模型，在速度和效率上表现突出，但局限于训练数据；新版YOLO-World已拓展到开放词汇识别。VLM则具备更强的语义理解能力，但计算成本高、响应慢。文章分析了它们各自的应用场景：YOLO适用于实时性要求高的场景如自动驾驶，VLM则更适合需要深度理解的智能交互任务。最后介绍了相关AI学习课程，帮助读者掌握这

本文对比了AI视觉领域的两种主流技术：YOLO系列和视觉大模型(VLM)。YOLO作为快速检测模型，在速度和效率上表现突出，但局限于训练数据；新版YOLO-World已拓展到开放词汇识别。VLM则具备更强的语义理解能力，但计算成本高、响应慢。文章分析了它们各自的应用场景：YOLO适用于实时性要求高的场景如自动驾驶，VLM则更适合需要深度理解的智能交互任务。最后介绍了相关AI学习课程，帮助读者掌握这

本文基于 DeepSeek-v3.2 + LangChain实现支持 DeepResearch 的智能体。通过接入 Tavily 搜索工具、定义系统提示词及任务分解流程，实现从信息收集到结构化输出的自动化。项目代码开源，提供完整环境配置与 API 接入指南，助力开发者快速构建高效“数字员工”。