MCP Python SDK 是一个帮助大型语言模型（LLM）管理上下文的工具。它让开发者可以轻松地为 LLM 应用程序提供数据和功能，研究表明这通过标准化方式简化了开发过程。

一切进步来源于意识形态先行

在数据分析和智能问答系统的构建过程中，如何有效地结合结构化数据（如Excel表格）与非结构化数据（如文本文档）成为一个关键挑战。近期接触到的pandas+pandasql解决方案为此提供了一种优雅的处理方式，下面我将对这一方案进行分析和总结。

OpenManus-RL 是一个致力于通过强化学习技术优化 LLM 代理能力的开源项目。它的目标是增强代理在推理、工具使用和环境交互方面的表现，特别关注代理任务的复杂性。OpenManus-RL 项目采用多种后训练策略来提升 LLM 代理的表现。

FP8部署DeepSeek是一种高效、低成本的模型部署方式，适用于大规模AI模型的训练和推理。通过硬件适配、权重转换和推理框架优化，开发者可以在NVIDIA、AMD、华为昇腾等平台上实现FP8模型的快速部署。未来，随着硬件技术的进步和国产算力的崛起，FP8部署将成为AI模型部署的重要方向。

H20概述: H20 是 NVIDIA 为中国市场设计的特制 GPU，基于 Hopper 架构。由于出口限制，它是 H100 的削减版，平衡了合规性与 AI 性能。规格: 96GB HBM3 内存，带宽 4 TB/s，FP8 精度下约 296 TFLOPS。特点: 计算能力不如 H100，但内存带宽优异，推理任务（如 70B 参数模型）表现突出，延迟比 H100 低约 20%。现状: 已于 202

32GB显存可以支持在bp16精度下部署如Qwen 14B和GLM-4-9B等模型，特别是在进行推理时，如果合理设置批次大小和管理输入长度，你可以在显存限制内运行这些模型。关键因素包括选择合适的推理工具和框架（如NVIDIA TensorRT、DeepSpeed等），它们能帮助优化显存使用并提高推理效率。对于更大的模型（如Qwen 20B及以上），你可能需要更高显存配置，或者使用分布式推理方案。我

这个项目展示了如何用LightRAG和DeepSeek快速构建政务知识图谱系统。核心在于：预训练模型（DeepSeek）提供生成能力，政务数据构建（文本+图谱）奠定基础，RAG与知识增强确保精准输出。对于程序员来说，这是一个可复用的模板，下一步可以挑战实时政策更新或多语言支持。各位大佬，用RAG做过类似项目吗？有什么优化建议？欢迎留言交流！

AI Agent设计模式是构建智能自主系统的核心框架，允许AI执行复杂任务如规划、推理和行动。之前的文章介绍了九种模式，但用户反馈内容“不够全面，不够丰富”。为此，我们将提供更深入的分析，包括更高层次的分类、实际应用和最新发展，并补充更多资源。

在大型语言模型（LLM）的应用中，token数量的管理是一个核心挑战。无论是模型的输入限制、计算资源的分配，还是成本的控制，token计数都至关重要。然而，当调用超过预期范围时，我们该如何应对？本书以一段简单的Python代码为起点，探索token管理的实用方法，帮助开发者从临时方案走向系统化解决方案。