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从零开始搭建AI智能体 10:MCP原理及简单实现

模型上下文协议(MCP)是一种标准化外部系统能力的开放协议,通过MCPServer封装外部服务(如GitHub)为统一工具接口,MCPClient负责接入多服务器工具并转化为LangchainTool。Agent无需关心工具来源,只需初始化获取工具列表。实现示例展示了如何通过远程托管服务配置GitHub MCPServer,使用MCPClient管理器异步加载工具并注入Agent。该架构简化了大模

从零开始搭建AI智能体 1:基本概念

文章总结了AI智能体的基本概念和开发技术。

#人工智能
从零开始搭建AI智能体 2:Python基础 - 基本数据类型

本文介绍了Python的7种基本数据类型及其特性:不可变的数字、字符串、元组,以及可变的列表、集合、字典。

#python
从零开始搭建AI智能体 2:Python基础 - 异步编程

本文介绍了python异步编程,阐述了同步/异步、阻塞/非阻塞的区别,并通过协程实例展示了asyncio框架的高效并发处理能力。

#python
从零开始搭建AI智能体 3:大模型本地部署

大模型部署主要有API调用和本地部署两种方式

从零开始搭建AI智能体 4:Langchain框架 - 基础智能体

本文介绍了使用LangChain框架快速构建基于大语言模型(LLM)的智能代理和应用的方法。

从零开始搭建AI智能体 5:API调用

JavaScript 对象表示法(JavaScript Object Notation),是一种轻量级的数据格式,易读,易解析,具体的返回格式一定要看API介绍。:主要配合POST/PUT方法使用,参数放在请求的 “正文” 中(而非 URL),更适合传输大量 / 敏感数据(如 JSON 格式的表单数据)。:高德的天气端点专门处理天气查询,比如它的另一个端点(如/v3/geocode/geo)则处理

#http
从零开始搭建AI智能体 6:天气查询智能体完整项目

本文介绍了基于高德天气API开发的智能天气助手项目。项目通过集成高德API获取实时天气数据,并采用ElasticSearch存储城市编码表实现精确查询。技术实现包括:1) 使用Docker部署ElasticSearch并安装IK分词器;2) 开发ES数据加载和搜索模块;3) 封装天气查询工具函数;4) 构建基于LangChain的智能体系统。项目解决了"杭州上城区"等复合地名识

#python#elasticsearch#docker
从零开始搭建AI智能体 8:Prompt设计规范

本文阐述了prompt在规范AI智能体行为中的核心作用

#设计规范
从零开始搭建AI智能体 9:RAG原理及简单实现

文本向量化需要加载模型来对分割后的文本进行向量化,text2vec-base-chinese模型是huggingface中开源的一个模型,可直接下载放到本地,但是huggingface需要科学上网,国内有些网站也可以下载,需要搜索。可以新建一个jupyter文件来实操rag(非langchaini框架),然后让ai生成一个md格式的内容,用来测试查询。不能获取实时的信息)、无法为预测提供溯源(来源

#人工智能#RAG
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