在大模型应用开发（LLM App Development）的早期，LangChain几乎是开发者的首选，它像胶水一样把模型、提示词和数据连接在一起。但随着业务越来越复杂，我们开始需要构建Agent（智能体）——也就是那些能自主思考、循环执行、甚至自我纠错的系统。这时候，线性的“链（Chain）”就不够用了。我们需要“图（Graph）”和“循环（Loop）”。LangGraph因此应运而生。

随着大语言模型（LLM）应用从简单的 RAG（检索增强生成）向自主性更强的 Agent（智能体）演进，开发者们发现 LangChain 早期引以为傲的 "Chain"（链式）架构在处理复杂任务时逐渐显得力不从心。本文将从拓扑结构、状态管理、动态决策及容错机制四个维度，深入剖析 Chain 架构在构建复杂 Agent 时的局限性，并探讨为何架构模式正在从 DAG（有向无环图）向循环图（Cyclic

在过去的一年里，LangChain几乎成为了 LLM（大语言模型）应用开发的代名词。它通过“链（Chain）”的概念，成功地将 Prompt、模型和输出解析器串联起来，极大地降低了开发 RAG（检索增强生成）和基础应用的门槛。真实的业务逻辑往往不是线性的。我们需要循环、需要重试、需要根据上一步的结果动态决定下一步的操作——简而言之，我们需要构建Agent（智能体）。这时候，LangGraph应运而

1. 在urllib3中，官方强制验证https的安全证书，如果没有通过是不能通过请求的，虽然添加忽略验证的参数，但是依然会给出醒目的 Warning，因此通过加上“urllib3.disable_warnings()”来忽略Warning。2. 在前面依次创建 get、post、delete、put方法，再在 run_main() 中去进行调用的原因是：降低代码之间的耦合性。

Pillow库通过其简洁的和接口，极大地简化了图像格式转换的复杂性。无论是简单的单文件转换，还是复杂的批量处理、内存操作和质量控制，Pillow都能游刃有余。核心要点回顾使用打开任意支持的图片。使用并指定带新扩展名的文件名，或使用format参数来保存为目标格式。处理带透明度的图片（如PNG）转为无透明度的格式（如JPEG）时，务必先用转换模式。利用qualityoptimize等参数可以优化输出

从文生文的GPT-4，到文生图的Midjourney，再到引爆全网的文生视频模型Sora，AI大模型正以惊人的速度进化。那个能写诗、能编代码、能回答各种刁钻问题的“聪明”程序，似乎一夜之间将“人工智能”这个略显遥远的概念，拉到了我们每个人的指尖。当然，AI大模型的发展也面临着诸多挑战：高昂的算力成本、数据隐私与安全风险、模型“幻觉”（一本正经地胡说八道）问题、以及对现有工作岗位的冲击等。今天，就让

未来的教育，不是AI取代教师，而是懂AI的教师引领教育的未来。我们的终极目标，是利用AI这一强大工具，将教师从繁重的重复性劳动中解放出来，让他们能真正回归教育的本质——点燃思想的火花，培育健全的人格，引导每一个独一无二的灵魂，走向属于他们自己的远方。它不再仅仅是批改作业的工具或知识查询的搜索引擎，它有潜力成为一个懂教学、有耐心、全天候在线的“超级助教”，帮助我们真正走向个性化教育的未来。教育的核心

本文将为您提供一个详细的四步实战流程，教您如何利用AI，在短短30分钟内，从零开始构建一个完整、多样且高质量的月度内容日历。我们需要给AI一个清晰、全面的“超级指令”（Mega Prompt），让它为我们生成大量可行的内容创意。经过你的专业优化，这份AI生成的内容日历将从“可用”变为“优秀”，真正成为能够代表你品牌发声的优质内容。在这5分钟内，AI会为你提供20-30个围绕你核心业务的、多样化的内

遵循以上实践，你的Airtest项目将从一个脆弱、混乱的“手工作坊”演变为一个稳健、高效、易于扩展的“自动化工厂”，真正实现自动化测试的价值。本文将提供一套从“入门”到“架构”的实践指南，帮助你构建一个高效、健壮且易于维护的Airtest自动化测试体系。Airtest以其“所见即所得”的图像识别和简洁的API，极大地降低了UI自动化的门槛。将易变的信息，如设备ID、应用包名、服务器地址等，提取到配

AI的出现，对IT行业而言，并非一场“终结”，而是一场深刻的“变革”。尽管AI在执行层面表现出色，但在需要更高维度智慧的领域，人类的价值依然无可替代。真正的IT精英，将是那些手持AI利剑，在更广阔的价值创造舞台上挥洒智慧的未来工匠。未来的主流模式，将是高效的“人机协同”。它淘汰的是那些安于现状、只从事重复性劳动的人，而赋能的是那些拥抱变化、不断提升自身价值的人。对于每一位IT从业者而言，这既是挑战