这一讲的核心在于“规范化：把“怎么问”固化成模板，以后只需要换变量。：把“怎么答”固化成代码，让 AI 输出机器可读的 JSON。一句话记住它：LangChain 帮你把 AI 那个随意的“嘴”，变成了严谨的“接口”。下一讲，我们来解决 AI“健忘”的问题 ——Memory (记忆)。

👉首选：n8n理由：这是一个典型的自动化流。用 n8n 的监控新闻源。连接OpenAI 节点进行总结。连接Telegram 节点发送消息。Coze 也能做，但 n8n 在处理定时任务和多平台连接上更专业稳定。👉首选：LangChain (或 LangGraph)理由：这种高度定制化的需求，现成的平台（Coze/Dify）可能满足不了你的特殊逻辑（比如复杂的循环推理、多跳检索）。这时候，你就得拿

messages: Annotated[List[BaseMessage], operator.add] # 聊天记录 (使用 operator.add 追加新消息)order_id: Optional[str] # 订单号amount: Optional[float] # 订单金额# 状态机核心字段：# pending: 初始状态# waiting_approval: 等待经理审批 (金额 >

为了保证图表能稳定生成，我们定义一个专门的函数，并交给 Plotter 使用。# ... (省略具体绘图代码，使用 matplotlib) ...system_message="你是绘图师。调用 generate_chart 画图。",Analyst 不再需要自己写代码画图，而是专注于分析。system_message="""你是资深金融分析师。根据 Data_Fetcher 提供的新闻和 Plo

LangChain就像积木，适合搭建各种花哨的 Agent 流程。LlamaIndex就像显微镜，适合对数据进行深度处理和精准检索。用 LlamaIndex 处理数据 (RAG)，用 LangChain/AutoGen 编排逻辑 (Agent)。这就是传说中的架构！下期预告搞定了数据，但一个 AI 还是干不完活怎么办？下周我们将进入Multi-Agent (多智能体)的世界，教你用AutoGen组

一句话记住LangSmith 就是 AI 应用的“行车记录仪”，它让代码的每一次运行都“有迹可循”。核心三要点无感接入：只需配置环境变量，无需改动业务代码。全链路透明：输入、输出、耗时、Token，一切尽在掌握。在线调试：发现问题直接在网页上 Playground 调试，改完即用。

我们用三步讲解法来拆解它。一句话记住LangChain 是大模型的“管家”，它帮大模型打理好了输入、输出、记忆和工具调用，让你专注于业务逻辑。核心三要点Model I/O让你随意换模型（OpenAI ↔ DeepSeek 无缝切换）。Chain帮你把复杂任务串成流水线。Agent让 AI 能够自主使用工具。🔮 进阶伏笔当你的 Chain 越来越长，出 Bug 了怎么查？以后飞哥会教你用LangS

一句话记住它Android 端侧推理 = CameraX 喂图 ➕ TFLite Support 预处理 ➕ YOLO 解析。核心三要点：每一帧图片的入口，要在这里做线程切换和数据处理。：Google 提供的神器，一行代码搞定缩放和归一化，别再手写 Bitmap 操作了。后处理 (NMS)：模型输出的只是候选框，必须通过 NMS 算法去重，才能得到最终结果。

一句话记住它👉大模型就是个读了万卷书的“预测机”，参数是它的脑容量，Chat 版本是它学会了“说人话”，而训练是为了让它懂“行话”。核心三要点🔮LLM 本质：根据上文预测下文。🤝：Base 是书呆子，Chat 是好助理（咱们平时用的都是 Chat）。🌈多模态：能看能听能画，是未来的趋势。希望这篇“人话”科普，能帮你彻底搞懂这些高大上的概念！👍。

一句话记住它模型量化就是给 AI 做“脱水压缩”，牺牲一丢丢精度，换取手机上的极致速度。核心三要点ONNX是中转站，TFLite是终点站。FP16性价比最高（体积减半，精度不降）。INT8虽快，但需要校准数据，且可能有精度损失。本周作业运行export.py导出你自己的 TFLite 模型。用 Netron 截图模型的输入输出节点。(选做) 尝试开启int8=True，看看体积还能小多少？下篇，我