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理解 Agent 中的 Slash Command:从概念到自定义命令实践

用户自定义命令是本文后面重点讨论的部分。/greet这就是 Slash Command 作为“快捷入口”的典型用法。在 Hermes 中,自定义 Slash Command 可以从简单到复杂分成几层。Slash Command 是 Agent 里的命令入口,不是普通 Prompt。它的作用是把常用动作变成明确、短小、可重复的输入。命令系统会先解析命令名和参数,再决定调用内置逻辑、Quick Com

#fpga开发
初探:用 FastAPI 搭建你的第一个 AI Agent 接口

她先是卡在“怎么把每次的提问包装成 API”,然后又纠结“返回的结果该用啥格式”,最后看着一堆手动拼的 JSON schema 叹了口气。都得装,一会儿我们要用它去异步调 Ollama 的 API,这时候就别用 requests 同步请求了,我喜欢把这事儿交给 Pydantic,比手写字典强一万倍——自动校验,还能直接喂给 Swagger。今天我们先把基础路走通,让“大厨”先能出餐,后面再加“工具

#fastapi
初探:用 FastAPI 搭建你的第一个 AI Agent 接口

她先是卡在“怎么把每次的提问包装成 API”,然后又纠结“返回的结果该用啥格式”,最后看着一堆手动拼的 JSON schema 叹了口气。都得装,一会儿我们要用它去异步调 Ollama 的 API,这时候就别用 requests 同步请求了,我喜欢把这事儿交给 Pydantic,比手写字典强一万倍——自动校验,还能直接喂给 Swagger。今天我们先把基础路走通,让“大厨”先能出餐,后面再加“工具

#fastapi
什么是大模型 Agent?它与传统的 AI 系统有什么不同?

AI Agent(人工智能智能体)是一种能够感知环境、进行决策并执行动作的自主软件系统。它以大语言模型(LLM)为大脑,代表用户自动化完成复杂任务,例如自动化处理电子邮件、生成报告、执行多步查询或控制智能设备。不同于单纯的聊天机器人,AI Agent 强调自主性和交互性,能够在动态环境中持续迭代,直到任务完成。核心公式:Agent = LLM + Planning(规划)+ Memory(记忆)+

#人工智能
什么是大模型 Agent?它与传统的 AI 系统有什么不同?

AI Agent(人工智能智能体)是一种能够感知环境、进行决策并执行动作的自主软件系统。它以大语言模型(LLM)为大脑,代表用户自动化完成复杂任务,例如自动化处理电子邮件、生成报告、执行多步查询或控制智能设备。不同于单纯的聊天机器人,AI Agent 强调自主性和交互性,能够在动态环境中持续迭代,直到任务完成。核心公式:Agent = LLM + Planning(规划)+ Memory(记忆)+

#人工智能
自定义命令,告别手敲重复指令

简单说,就是把一段你经常用到的提示词、指令甚至脚本,打包成一个以开头的快捷命令。比如你创建一个/test请为当前打开的 Java 类生成 JUnit 5 单元测试,覆盖主要分支,使用 Mockito mock 依赖。测试类放到 `src/test/java` 下,类名加上 `Test` 后缀。之后,你只要在 Claude Code 里敲/test,它就会自动按这个套路生成测试。不用每次再啰嗦一遍。

#fpga开发
到底了