摘要：本演示构建了电商交易多智能体系统，包含用户、订单、支付、物流四大智能体模块，模拟从下单到签收的全流程自动化处理。系统采用分布式架构，通过标准化协议实现智能体协同，展示正常交易流程和典型异常场景处理能力。结果显示，系统将订单处理时间从30分钟缩短至90秒内，物流响应时间从1小时降至10秒，异常处理成功率达95%，显著提升效率和用户体验。系统支持模块化扩展，可适配不同行业需求。

摘要： 本章介绍了插件在大型语言模型中的作用，它是连接外部数据和服务的桥梁，可帮助Bot获取实时信息（如天气、新闻）、访问专业数据、执行外部动作以及集成私有系统。通过两个实践项目——“实时天气查询助手”和“每日新闻摘要 Bot”，展示了如何在Coze平台搜索、添加和配置插件，并通过Prompt指导Bot调用插件并结构化输出信息。插件使Bot从封闭系统升级为能解决实际问题的智能助手。本章还总结了插件

摘要： 插件是连接大语言模型与外部服务的API接口，赋予Bot获取实时信息、执行在线操作的能力。Coze平台提供60+内置插件（如必应搜索），开发者可快速集成。通过OpenAPI规范可自定义插件（如“每日一句”API），扩展Bot功能。插件工作原理包括意图识别、API调用、结果解析等步骤，需通过调试确保稳定性。本章详解了插件的使用、创建与管理，帮助开发者突破模型限制，实现更智能的交互应用。

命名实体识别和关系抽取开始，学习了如何从非结构化文本中“提炼”出结构化的事实。我们了解了从传统的CRF模型到现代的BERT+CRF模型的演进过程。在此基础上，我们深入探讨了知识图谱的概念、构建流程和核心技术，理解了它是如何将零散的知识组织成一个庞大的语义网络。最后，我们看到了知识图谱的一个关键应用——构建智能问答系统

摘要： RAG（检索增强生成）技术通过结合大型语言模型的生成能力与外部知识库的检索能力，为AI赋予"长期记忆"。其核心流程包括：1）索引文档并向量化存储；2）检索与问题最相关的文档块；3）基于上下文生成精准回答。本章将构建一个RAG服务器，使用LangChain工具链实现文档加载、分块、嵌入（采用all-MiniLM-L6-v2模型）和FAISS向量存储，最终通过GPT-4生成

本文探讨了Flutter开发中三种关键网络通信协议的应用场景和实现方法：HTTP/HTTPS适用于一次性请求-响应场景，通过dio库实现高效请求；WebSocket适合实时双向通信，如聊天功能；gRPC则针对高效大数据传输。文章通过快递、对讲机等通俗比喻解释协议特性，并提供了各协议的具体实现代码示例，帮助开发者根据业务需求选择合适的通信方式，优化应用性能。

本文介绍了如何利用Elasticsearch构建电商平台的商品搜索服务。首先对比了Elasticsearch与关系型数据库的核心概念，重点解析了倒排索引的搜索机制。接着详细说明了将MySQL商品数据同步到Elasticsearch的实现方案，包括创建搜索服务、配置ES连接、定义数据模型和编写同步接口。最后阐述了如何实现复杂的商品检索功能，通过Bool Query组合多种查询条件，支持关键字搜索、分

本文提出基于Supervisor模式的电商多智能体系统设计方案，通过1个监督智能体和多个专业智能体协同处理电商全流程业务。系统采用分层架构，明确商品、购买、支付、订单等智能体职责，建立标准化交互机制。重点设计了购买-支付-订单核心流程，在各环节嵌入实时消息打印功能实现可视化追踪。技术实现选用Python+LangChain框架，通过RabbitMQ进行消息通信，并提供了关键代码示例。测试验证表明系

本文介绍了如何从MCP Server构建者转变为Host构建者，创建一个命令行Host与Server交互。主要内容包括：1) Host作为MCP生态的"能力消费者"，通过MCP协议与Server通信；2) 在现有项目目录中创建host.py文件；3) 编写StdioMcpHost类，实现与Server子进程的stdio通信，包括启动/停止服务、监听响应和发送请求等功能。该Hos

摘要： 本文介绍了如何利用 Coze 内置的键值数据库为 AI Bot 提供持久化存储能力，使其具备记忆和状态管理功能。主要内容包括： 数据库的必要性：解决 Bot 无状态问题，实现长期记忆、状态跟踪、数据共享与分析。 Coze 数据库使用：通过表（Table）、键（Key）和值（Value）存储数据，支持 CRUD 操作（增删改查）。 实战应用：以“待办事项助手”为例，详细说明如何设计数据库表、