在上一章中，你已学会如何向 OpenAI 模型输入单张图像并获取自然语言响应。本章将进一步深入，讲解图像输入的关键参数——特别是detail精度参数的使用方法，以及如何同时输入多张图像并进行比对或联合分析。

OpenEvolve 是一个基于人工智能和进化算法的开源代码进化系统，其设计灵感来源于 AlphaEvolve。该系统通过模拟自然进化过程，结合大型语言模型(LLM)的强大能力，自动生成、改进和优化代码。其核心目标是通过持续迭代和选择，进化出更高效、更可靠、更易维护的代码。OpenEvolve是一个功能强大的开源代码进化系统，它结合了进化算法和大型语言模型的优势，能够自动生成和改进代码。其模块化设

常见的 Web 框架，如 FastAPI 和 Streamlit，都是非常适合与 LangGraph 结合的工具。此时，我们可以设置一个专门的“进度状态”字段，传递给前端，以便用户能够实时看到执行进度。现在，FastAPI API 就已经搭建完成，可以通过 POST 请求调用 LangGraph 工作流，传入相应的输入数据。通常，前端发送的数据格式是 JSON 格式，包含工作流所需的输入信息。此时

论文名称：EvoAgentX: An Automated Framework for Evolving Agentic Workflows论文地址：https://arxiv.org/pdf/2507.03616在人工智能快速发展的当下，多智能体系统（MAS）已成为解决复杂任务的核心范式。它能协调多个具备不同能力的智能体，将复杂问题分解为可处理的子任务，在多跳问答、代码生成、数学推理等众多领域发挥

本模块通过精心设计的prompt、结构化的few-shot示例、灵活的函数组合，实现了高质量、可控的AI自动化论文评审流程。通过丰富的few-shot例子和多样化的自动化机制，系统能够适应不同类型论文和评审需求，极大提升了评审的专业性和可解释性。核心技术亮点：多轮反思机制：通过迭代改进提升评审质量健壮的PDF处理：三级降级策略确保文本提取成功智能JSON解析：多重模式匹配和错误恢复多模型支持：统一

你是一名资深育儿博主，请用轻松诙谐的语气，写一篇微博，列出新手爸妈最常见的5个‘育儿崩溃瞬间’，用项目符号形式展示，每条不超过30字。“你是一位时尚生活博主，请用轻松俏皮的语气，列出5个‘春季穿搭小技巧’，并以项目符号列出，每条不超过30字。👉 与其说“写得很文艺”，不如加上一句“模仿村上春树的文风”或“参考小红书文案语气”。“请列出3个适合早上进行的习惯，并用表格展示，包含：习惯名、建议时间、

Agent-R1 是一个基于大型语言模型(LLM)的智能体训练框架，专注于强化学习(RL)和工具使用能力的提升。该框架由字节跳动等机构开发，支持分布式训练、多模态交互和复杂任务处理，旨在打造高性能、可扩展的AI智能体系统。分布式训练：支持FSDP和Megatron等多种并行策略工具使用：提供完善的工具调用和环境交互机制算法丰富：实现多种强化学习算法和优化技术配置灵活：通过YAML配置文件轻松调整训

不同的提示模式，可以显著影响模型的输出质量与稳定性。本章将介绍几种在编程任务中常用的高效提示模式，包括 Few-shot、Chain-of-Thought（思维链）、ReAct（推理+行动）等，并展示如何将它们封装成可复用的 Prompt 模板。同时，我们还将讲解如何在多轮交互中有效管理上下文。

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2305.16653摘要：大型语言模型（LLMs）近期在作为自主代理执行顺序决策任务方面展现出巨大潜力。然而，目前多数方法要么在没有规划的情况下贪婪地采取行动，要么依赖于无法根据环境反馈进行调整的静态计划。因此，随着问题复杂度和计划跨度的增加，LLM 代理的顺序决策性能会逐渐下降。我们提出了一种闭环方法——，使 LLM 代理能够根据环境反馈自适

AgentRxiv的意义远超一个技术框架——它预示了人工智能深度融入科研生态的未来。对研究者：加速发现进程，提供跨领域灵感对AI发展：自主智能体可参与设计下一代AI系统，形成“AI设计AI”的正反馈循环对科学体系：重塑科研评价机制，推动开放科学发展正如论文所言：“科学进步不是孤胆英雄的传奇，而是无数微小贡献的累积。AgentRxiv让AI成为这场接力赛的新选手，而人类将始终是赛道的规划者与方向的引