借助 LangChain与Playwright MCP，我们成功构建了一个从自然语言指令到自动化测试执行与报告生成的端到端流程。这不仅提升了测试效率，更为测试团队带来了一个全新的可落地的实践方式 —— 自然语言驱动自动化。测试人员不用再去编写和维护自动化测试代码了，只需几句话，极大降低了自动化测试的门槛与维护成本。这正是智能测试的核心价值：更快、更稳定、更智能。

借助 LangChain与Playwright MCP，我们成功构建了一个从自然语言指令到自动化测试执行与报告生成的端到端流程。这不仅提升了测试效率，更为测试团队带来了一个全新的可落地的实践方式 —— 自然语言驱动自动化。测试人员不用再去编写和维护自动化测试代码了，只需几句话，极大降低了自动化测试的门槛与维护成本。这正是智能测试的核心价值：更快、更稳定、更智能。

同时课程详细介绍了。

值得注意的是，本届全球数字贸易博览会不仅是一场科技的盛宴，更是一幅中国数字经济未来的动态全景图。每一个展台，都是AI赋能产业的鲜活案例；每一次演示，都在诉说技术落地千行百业的切实路径。在这里，人工智能已彻底超越概念阶段，成为一种可交易、可部署、可演进的关键生产要素，驱动着一场深刻而广泛的产业变革。在本届数贸会中，人工智能已全面渗透至各专业展区，展现出技术与产业深度融合的鲜明主线。

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MCP（Multi-Cloud Platform）是Cursor内置的多云服务接口，支持调用地图、数据库、文件系统等多种API。通过MCP，开发者无需手动写HTTP请求或繁琐配置，只需在对话中描述需求，AI助手即可自动调用相关服务，极大提升开发效率。在Cursor中结合MCP服务和AI助手，可以极大提升开发和数据处理效率。无论是地图数据采集、数据库管理，还是自动化生成前端页面，都能一站式完成。如果

在介绍RAG之前，先来介绍一下Langchain-chatchat的自定义Agent功能，由于在工作中遇到的业务场景，希望将预测模型（经典时序预测模型、深度时序预测模型、时序大模型）作为Agent供大模型去调用，因此基于Qwen2大模型基座，实现了自定义Agent功能。

LoRA（Low-Rank Adaptation of Large Language Models）作为大模型的微调框架十分实用，在LoRA出现以前本人都是通过手动修改参数、优化器或者层数来“炼丹”的，具有极大的盲目性，但是LoRA技术能够快速微调参数，如果LoRA微调后的效果不行，就可以转而修改优化器或模块了。而调整参数一步是工作量最大的，而且大模型的参数都是以亿为计数单位的，所以人工硬调参数变

当前，AI大模型技术正推动各行业智能化转型。该教程通过"应用-开发-算法"三位一体的学习路径，帮助学习者系统掌握大模型核心技能。从工具使用到模型调优，七天集训聚焦真实业务场景的解决方案，完成从理论到实战的能力跨越。把握技术变革窗口期，这场高效学习将为你打开AI工程师的职业通道，赋能未来技术生涯的持续发展。

我们的 Zep 记忆智能体基于 Autogen 的 Conversable Agent，每次用户查询时都会从 Zep Cloud 中提取实时记忆上下文。classZepConversableAgent(ConversableAgent): # 带有 Zep 记忆的智能体"""一个自定义的 ConversableAgent，集成了 Zep 以实现长期记忆。"""self,name: str,):na