大模型聊天节点：使用大模型和用户交流, 支持 OpenAI, Ollama, 和 HuggingFace 本地大模型。目前市面上有很多集成了大模型的产品和框架，但是大多数都是面向个人的。通过使用不同的节点，您可以在很短的时间内，创建一个简单的聊天机器人。HTTP访问节点：请求外部的HTTP接口，可发送变量内容。问答知识节点：返回问答知识, 也可以返回文档里的知识。采集节点：收集用户输入的内容并保存

如何编写高质量的Rust软件并保持这篇内容是一次对Jon Gjengset的采访,主题围绕如何编写高质量的Rust软件并保持质量。Jon是《Rust for Rustaceans》一书的作者,在采访中他与Tim McNamara讨论了提高软件质量的各种方法,涉及测试技术、团队协作等主题。采访涵盖了诸多话题,包括将现有代码库移植到Rust、模糊测试、属性测试、符号执行、混沌测试、Kani模型检查器、

rig - 构建可扩展、模块化且高效的 LLM 驱动应用程序Rig 是一个 Rust 库，用于构建可扩展、模块化且高效的 LLM 驱动应用程序。您可以在官方文档和 crate API 参考中找到更多信息。全面支持 LLM 补全和嵌入式工作流简洁但强大的抽象层，兼容主流 LLM 提供商（如 OpenAI、Cohere）和向量存储（如 MongoDB、内存存储）轻量集成：通过极少的样板代码即可将 LL

Agentgateway 是一个用 Rust 编写的新的开源代理，它由一支长期使用 Envoy/Istio 的团队构建的，我们发现它无法满足 AI 对网络基础设施日益增长的需求，例如支持 LLM 协议（基于令牌的速率限制和监控、提示护栏、模型故障转移等）、MCP、A2A 等。标记的函数，允许在调用者的栈帧中构造值，避免复制并保证地址稳定）看似可行，但“placing arguments”（即在函数

教程 - 如何用Rust异步下载文件入门用。https://codingt.com/blog/post0RLLM - 对多LLM后端的封装RLLM 是一个 Rust 库，让你在一个项目中使用多个 LLM 后端：OpenAI、Anthropic（Claude）、Ollama、DeepSeek、xAI 和 Phind。通过统一的 API 和构建器风格——类似 Stripe 的体验——你可以轻松地创建聊

2025 年 11 月 18 日 11:20 UTC（本文所有时间均为 UTC），Cloudflare 网络开始出现严重的核心流量传输故障。广受欢迎的 Web 框架 actix-web 发布了 v4.12.0 版本，此次更新聚焦于提升开发者体验，为流式响应引入更智能的默认行为，并更明确地处理 WebSocket 功能。：一次数据库权限配置变更，导致 Bot Management 系统使用的“特征文

今天迎来了三周年纪念。过去一年，Sniffnet 从玩具应用成长为成熟软件，发布了 v1.3.2 和 v1.4.0 版本，还搭建了博客、完善文档、推出周边，并制定了详细路线图。文章还提供了一个示例，展示了如何在 Rust 中实现类似 Python 的图像处理流程，包括读取图像、应用数值操作并保存结果。最初我使用 SDL2 开发，但在编译到 WASM 时遇到了问题，所以我改用了 Macroquad，

阅读：https://rustfoundation.org/media/rust-foundations-2025-technology-report-showcases-year-of-rust-security-advancements-ecosystem-resilience-strategic-partnerships/0.15：Required Components、实体拾取、曲线、VB

这款桌面应用可让您从 Discord 导入消息、图片和媒体（通过您创建的 Discord 机器人），对其进行精心排列，根据自己的喜好设置样式，并导出为简洁的展示作品。Rust 是一种越来越受欢迎的现代编程语言。本次演讲将提供一个易于理解的概览，介绍如何将 Rust 的核心原则——所有权和借用——与其他不太为人所知的语言概念结合使用，以构建安全高效的 API。因此作者编写了 graph-flow ，

它是 Anthropic 于 2024 年末推出的一项开创性的开放标准协议，旨在简化和增强人工智能应用（尤其是基于大语言模型的应用）与外部数据源、工具和系统的交互方式。：允许 LLM 接收外部指令，并根据这些指令执行特定的任务，如文件处理、应用交互或网络服务调用等。：通过提供标准化的接口，使得不同的 LLM 和外部工具能够相互兼容，降低了集成和使用的复杂性。：负责管理通信过程中的上下文信息，确保