本文介绍了一个基于LangChain构建的时间感知智能客服系统。该系统通过多阶段实现：首先搭建基础对话链(Prompt→LLM→OutputParser)，然后集成时间推理能力，使用户提到"昨天"等时间概念时能结合当前时间精确响应。系统包含对话记忆管理、时间上下文提取和自定义输出解析器等功能模块，支持多轮对话并保持10轮历史记录。代码示例展示了系统如何解析用户关于订单时间的查询

Manus的横空出世，既折射出中国AI团队在应用层的创新能力，也暴露了技术宣传与市场现实的落差。其究竟是AGI里程碑还是泡沫化产物，仍需时间验证。对于普通用户，可将其视为一种“增强型工具”而非革命性突破；对于行业观察者，则需关注其后续技术透明度、用户反馈与商业化落地能力。正如某业内人士所言：“AI的星辰大海需要真金白银的技术，而非自嗨的营销。

多代理协作文章写作系统 本项目开发了一个基于MCP协议的多代理协作系统，用于完成从研究到成稿的文章写作全流程。系统包含四个专业化代理： 研究代理 - 负责收集和整理主题相关信息 撰写代理 - 根据研究数据生成文章大纲和初稿 审核代理 - 评估内容质量并提供修改建议 润色代理 - 优化语言表达和文章结构 系统接收用户问题（如"写一篇关于AI Agent的文章"）后，各代理依次协作

正确预测的比例。：用于衡量二分类或多分类问题中正类别的识别效果。：主要用于机器翻译等自然语言处理任务中，通过比较候选翻译与一个或多个参考翻译之间的n-gram重叠来计算得分。：常用于自动摘要评价，它基于n-gram召回率、精确率以及F-measure。：用来衡量概率分布模型预测样本的不确定程度；越低越好。：两个边界框相交部分面积与并集面积之比。：平均精度均值，广泛应用于物体检测任务中是基于召回率的

构建多智能体的目的：如果工具函数增多，一个Agent可能很难同时完成对工具的决策与对问题的回答。如果用户提问了一个需要使用多个工具函数的问题，那答疑机器人也将无法给出正确答案。比如：“张三的HR是谁？给他请三天假”

我们先回顾一下智能答疑机器人的问答流程。问答流程主要包括用户、智能答疑机器人、知识库、大语言模型这四个主体。：用户发起提问。：机器人返回回答。：从知识库中召回相关的topK文本。针对RAG应用，内容安全合规检查方案的设计将围绕这三个阶段展开。为此，我们可以设计一套通用的合规检查机制，支持不同内容类型的检查，且适用于问答过程中的任意阶段。针对输入的内容合规检查，可将其放在用户提问后的阶段；而针对输出

没有最好的切片方法，只有最适合你场景的方法。你可以尝试不同的切片方法，观察Ragas评估结果，找到最适合你需求的方案。学习的过程就是不断尝试和调整的过程！

前言随着大语言模型（LLM）的快速发展，如何高效部署和运行这些模型成为开发者关注的重点。本文将演示在Ubuntu 20系统环境下：使用huggingface-cli下载DeepSeek模型通过vLLM实现高性能模型推理创建简单的API服务环境准备系统要求NVIDIA显卡驱动 ≥ 515.48.07CUDA 11.8+基础依赖安装。

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