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LangChain:Tool工具调用

本文介绍了基于OpenWeather API和LangChain Tool Calling实现的天气查询系统。系统通过Python调用OpenWeather API获取实时天气数据,利用LangChain的Tool Calling机制实现函数自动调用和结果转换。核心功能包括:API请求、JSON解析、自然语言输出转换,支持流式响应。项目亮点在于完整展示了从API调用到工具集成的开发流程,区分了Fu

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#python
LangChain:MCP 的 AI Agent 实战

本文介绍了一个基于LangGraph和MCP协议构建的AI Agent天气查询系统。系统采用分层架构设计,包含MCP Server(提供天气查询服务)、MCP Client(工具调度)、LangGraph Agent(决策推理)和DeepSeek LLM(语言处理)四个核心组件。相比传统LangChain Agent,该系统通过MCP协议实现了工具服务化,解决了工具复用性差、耦合度高的问题。文章详

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#python
LangGraph智能体记忆管理与多轮对话实战

本文介绍了在LangGraph中实现智能体记忆管理的四种方案:短期记忆(Checkpointer)、长期记忆(BaseStore)、消息裁剪和消息总结。重点演示了短期记忆和长期记忆的实现方法,通过代码示例展示了如何让Agent在同一会话中记住对话内容(短期记忆),以及如何跨会话识别用户(长期记忆)。文章提供了完整的Python代码实现,包括使用InMemorySaver和InMemoryStore

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#算法#python#人工智能
# Claude Code 保姆级安装教程:使用 CC-Switch 接入 DeepSeek、Qwen 等国产大模型

摘要 Claude Code是Anthropic推出的命令行AI编程工具,被誉为"终端中的AI工程师",能深度理解项目、执行终端命令并直接修改代码。为解决官方API地域限制和成本问题,推荐使用CC-Switch工具接入国产大模型(DeepSeek、Qwen、GLM等)。安装教程涵盖Node.js环境配置、Claude Code安装、CC-Switch部署及模型接入步骤,特别提供了DeepSeek/

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#人工智能#python#开发语言
终于搞懂了!Token、1M上下文、KV Cache 和大模型记忆的真相

终于搞懂了!Token、1M上下文、KV Cache 和大模型记忆的真相

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#人工智能
Agent Skill 完全指南:从 SKILL.md 到实战开发,打造属于你的 AI 能力插件

AI Agent Skill 开发指南摘要 Skill 是 AI Agent 的可复用能力模块,比传统 Prompt 更结构化。它包含操作流程、资源文件和工具调用能力,能够自动执行复杂任务。本文系统介绍了 Skill 的核心概念、标准目录结构(SKILL.md 是必备文件)、渐进式加载机制以及 5 个编写技巧:1) 优化 description 触发条件;2) 先调研后编写;3) 单一职责原则;4

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#人工智能
AI 应用如何实现简单的局域网访问

本文介绍了如何让基于Gradio开发的AI应用支持局域网访问。关键点包括:默认情况下Gradio监听127.0.0.1(仅限本机访问),通过设置server_name="0.0.0.0"可监听所有网络接口,允许局域网设备通过本机IP访问。文章还解释了端口概念、端口冲突解决方法、Windows防火墙设置等部署知识,并推荐了完整的Gradio启动参数配置。作者指出,真正的AI应用开

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#人工智能#python#httpx +3
LangChain:Tool工具调用

本文介绍了基于OpenWeather API和LangChain Tool Calling实现的天气查询系统。系统通过Python调用OpenWeather API获取实时天气数据,利用LangChain的Tool Calling机制实现函数自动调用和结果转换。核心功能包括:API请求、JSON解析、自然语言输出转换,支持流式响应。项目亮点在于完整展示了从API调用到工具集成的开发流程,区分了Fu

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#python
LangChain:MCP 的 AI Agent 实战

本文介绍了一个基于LangGraph和MCP协议构建的AI Agent天气查询系统。系统采用分层架构设计,包含MCP Server(提供天气查询服务)、MCP Client(工具调度)、LangGraph Agent(决策推理)和DeepSeek LLM(语言处理)四个核心组件。相比传统LangChain Agent,该系统通过MCP协议实现了工具服务化,解决了工具复用性差、耦合度高的问题。文章详

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#python
LangGraph智能体记忆管理与多轮对话实战

本文介绍了在LangGraph中实现智能体记忆管理的四种方案:短期记忆(Checkpointer)、长期记忆(BaseStore)、消息裁剪和消息总结。重点演示了短期记忆和长期记忆的实现方法,通过代码示例展示了如何让Agent在同一会话中记住对话内容(短期记忆),以及如何跨会话识别用户(长期记忆)。文章提供了完整的Python代码实现,包括使用InMemorySaver和InMemoryStore

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#算法#python#人工智能
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