《LangGraph：智能体开发的图驱动范式》 本文系统介绍了LangGraph框架的核心概念与生产实践。作为从链式到图式智能体的范式升级，LangGraph通过状态管理（全局TypedDict）、节点单元（单一职责函数）和条件边（动态路由）重构工作流，支持多智能体协作的StateBus模式与子图隔离。针对生产需求，提供状态持久化、错误重试和节点缓存等增强特性，并通过动态裁剪、摘要节点等方案优化上

摘要： ClawdBot是一款基于视觉理解的桌面自动化AI框架，通过自然语言指令让AI像人类一样操作电脑（点击、输入、拖拽等），无需预设规则或编程。其核心技术包括纯视觉界面理解、规划-执行双循环反馈和极简指令接口，适用于个人效率提升（如文件整理、自动求职）、中小企业自动化（电商运营、财务对账）及企业遗留系统改造。ClawdBot通过技能商店和开发者生态快速扩张，挑战传统软件商业模式，推动“效率平权

摘要： DeepAgent代表AI从传统工具型向自主智能体的范式转变，具备多模态感知、分层决策、记忆机制与自我优化能力。其核心技术包括多模态融合、分层规划（战略/战术/执行层）及经验回放系统。基于DeepSeek-V3.1的实战示例展示了多智能体协作（如数据分析与代码执行），通过Handoff机制实现任务转交与上下文传递。关键挑战（样本效率、安全对齐、泛化能力）通过世界模型、分层约束和元学习解决。

LangGraph：构建智能工作流的新范式 LangGraph是LangChain团队推出的创新框架，专为开发复杂AI工作流而设计。它将图计算概念引入AI应用开发，突破了传统链式调用的局限，支持状态管理、循环执行和条件分支等高级功能。 核心优势： 强大的状态管理系统，支持多步骤工作流 灵活的控制流，包括循环、分支和并行处理 与LangChain生态无缝集成 可视化调试和多智能体协作能力 典型应用场

RAG是一种将检索（Retrieval）与生成（Generation）相结合的技术框架。检索阶段：根据用户查询，从外部知识库中检索相关文档片段增强阶段：将检索到的信息与原始查询结合，形成增强的提示生成阶段：LLM基于增强后的提示生成最终回答RAG技术通过结合检索系统和生成模型，有效地解决了传统LLM的知识局限性问题。它不仅提高了回答的准确性和可信度，还为企业提供了定制化AI解决方案的可能性。随着技

本文介绍了一个基于Django5+Vue3的智能教育辅助平台，解决传统在线教育痛点。系统包含四大核心模块：智能考试中心实现AI自动出题批改，错题本自动分析知识盲区，志愿分析提供个性化升学建议，用户中心实现学习数据可视化。技术亮点包括双轨数据处理机制、低代码AI编排和现代化技术栈。项目采用前后端分离架构，通过Dify平台实现复杂的Prompt工作流，结合SSE流式传输提升用户体验。文章详细阐述了系统

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本文提出了一种基于FastAPI的双轨AI对话系统，通过前端CSS/JS实现美观界面，后端采用SSE技术实现流式输出。系统特色包括：1)支持DeepSeek、Kimi和Coze三种模型的动态切换；2)实现深度思考、联网搜索等高级功能；3)用户数据通过SQL数据库安全存储；4)采用Token认证机制保障安全。项目难点在于流式输出实现和模型热切换，通过SSE+yield异步生成器解决。系统包含登录注册