在LLM应用的开发中，开发者常常面临着选择合适的大型语言模型（LLM）和集成多样化工具的挑战。现在，有了库中的pne.chat()函数，这一切变得前所未有的简单。本文将介绍如何使用pne.chat()来构建强大而灵活的LLM应用。项目Github:相关官方文档pne.chat()作为一个一站式的AI对话开发解决方案，为开发者提供了前所未有的便利性和强大功能。无论是想要快速集成LLM，还是需要构建复

本文探讨了多智能体架构的应用场景与四种核心模式。当面临上下文管理和分布式开发需求时，多智能体系统能显著提升性能（如Anthropic研究显示性能提升90.2%）。四种模式包括： 子智能体：集中调度，适合专业领域分工； 技能：动态加载模块，适合单智能体多专长； 交接：状态驱动切换，适合多阶段流程； 路由：并行分发与结果综合，适合多领域查询。 建议优先优化单智能体，仅在明确瓶颈时引入多智能体架构，La

Promptulate 是Cogit Lab打造的 AI Agent 应用开发框架，通过 Pythonic 的开发范式，旨在为开发者们提供一种极其简洁而高效的 Agent 应用构建体验。🛠️ Promptulate 的核心理念在于借鉴并融合开源社区的智慧，集成各种开发框架的亮点，以此降低开发门槛并统一开发者的共识。通过 Promptulate，你可以用最简洁的代码来操纵 LLM, Agent,

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最近给小朋友教学python，让他们自己做一个图书管理系统，然后做完之后大家坐在一起做一下代码评审，想着他们都做了，自己也写一份给他们看一下吧。网上现有的图书管理系统可以说是一找一大堆，但是都是按照新手的水平写的，代码没有什么架构（因为有经验的人也不愿写这种系统），自己也是因为出于教学目的才重新写了一遍，正好把一些面向对象、MVC架构、高内聚低耦合、设计模式等思想传授给他们。

谷歌机器人联合Everyday机器人研发的新的语言处理模型SayCan，该模型能够更好地理解语言指令并给出回答，并且能结合当前物理环境评估每个回答的真正实现可能性，从而让机器人更好地帮助用户完成任务。SayCan模型还能够提取大型语言模型中的结果，进行以语言为条件的价值函数的学习和训练，并采用强化学习方法。实验表明，SayCan模型的规划成功率为84%，执行成功率为74%，比其他模型更好地将语言任

本文先从介绍PID的概念开始，由Kp到Ki再到Kd逐步深入讲解，并展现出了从Kp到pid三个变量组合发展过程和Python代码实现，适合新手入门。

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本文基于websocket,nodejs,uniapp技术栈开发了一个简易聊天室，可以进群简单的群聊和单聊的功能。

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