Google开源了一个基于LangGraph的智能Agent项目，该项目展示了如何构建一个具备"生成-搜索-反思-合成"完整流程的AI研究员系统。项目采用React前端和Python后端（FastAPI+LangGraph）架构，支持Google搜索API和Gemini模型，可生成带引用的结构化答案。核心亮点是通过LangGraph低代码方式编排AI代理流程，实现了深度自定义的

文章探讨了在硬件就位后，如何通过选择合适的LLM服务框架来高效运行模型。重点对比了Ollama、Xinference和VLLM三个框架的特点、适用场景及运维注意事项。Ollama以其简单易用和快速上手的特点，适合本地开发和低并发场景；Xinference则以其灵活性和对多GPU资源的优化利用，适合企业级应用，尤其是需要动态量化和多模型支持的场景；VLLM则在高吞吐和长上下文处理能力上表现优异，适合

企业内部的Confluence知识库常因信息分散、格式复杂和上下文依赖严重而难以有效利用，导致员工查找信息耗时费力。RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术结合LLM（大语言模型）为解决这一问题提供了可能。RAG通过加载、分块、嵌入、存储、检索和生成等步骤，能够从复杂文档中提取信息并生成回答。然而，Confluence文档的复杂性，尤其是表格、代码块、流程图等非文

最近发现 GitHub 的图片打不开了，如下原因是域名污染，这个就不解释了，反正照着下面的解决方法搞定就行。解决方法：打开 C:\Windows\System32\drivers\etc 下的 hosts 文件在最后加入如下内容保存就可以了。# GitHub140.82.114.4 github.com140.82.114.4 gist.github.com185.199.108.153 asse

文章目录0 背景1 软件下载2 扩展包下载3. C++环境配置4. 代码跳转功能实现5 END0 背景一般如果是离线环境，例如云桌面的情况下，有些情况下，公司出于安全考虑会断网，如果习惯用VSCODE开发，想搭建环境来进行开发，可以采用本文指出的方式进行。本文以 C++开发环境为例，进行说明。1 软件下载一般默认在vscode官网下载安装包，不过出于某些原因，直接下载较慢的情况下，可以采用如下链接

Google开源了一个基于LangGraph的智能Agent项目，该项目展示了如何构建一个具备"生成-搜索-反思-合成"完整流程的AI研究员系统。项目采用React前端和Python后端（FastAPI+LangGraph）架构，支持Google搜索API和Gemini模型，可生成带引用的结构化答案。核心亮点是通过LangGraph低代码方式编排AI代理流程，实现了深度自定义的

就这样，WorkspaceSaver 诞生了。默默在后台保存你的窗口布局，就像 Word 的自动保存电脑重启后，一键恢复之前的工作环境支持多显示器，再也不用记住哪个窗口放哪个屏幕所有数据都存本地，对隐私安全很重视通常情况下，双击该软件，该软件会自动在注册表中进行注册，这样有助于下次电脑重启时能够自启动。然后它隐藏在托盘中。当鼠标单击（左击，右击都行）它时，能看到它的详细相关设置：这时候该程序会默认

本文总结了企业级大语言模型（LLM）落地实践的核心经验与未来展望。关键经验包括：技术选型需因地制宜而非追求银弹，数据处理是隐形工程，需采用小步快跑迭代策略，Prompt工程需要精细化设计，以及重视运维细节。当前仍面临成本控制、性能平衡、准确性提升等挑战。展望未来，预计将出现更强大基础模型、更智能RAG技术，以及AI Agent的崛起。建议企业从真实痛点出发，采用PoC先行策略，拥抱开源但审慎选择，

文章探讨了在硬件就位后，如何通过选择合适的LLM服务框架来高效运行模型。重点对比了Ollama、Xinference和VLLM三个框架的特点、适用场景及运维注意事项。Ollama以其简单易用和快速上手的特点，适合本地开发和低并发场景；Xinference则以其灵活性和对多GPU资源的优化利用，适合企业级应用，尤其是需要动态量化和多模型支持的场景；VLLM则在高吞吐和长上下文处理能力上表现优异，适合

这两款智能体的结合使用，提供了一个全面且高效的UML图绘制解决方案。用户只需通过简单的自然语言对话，就能快速生成标准的PlantUML语句，并通过UML 图片生成大师，将这些语句转换为高质量的UML图。整个过程高效、便捷，大大提高了工作效率，减少了绘图错误。