本文实现了一个高可扩展的规则解析引擎类型多样化：支持字符串、数字、日期、布尔；运算符丰富：equals、contains、in、regex、比较运算；逻辑正确性：严格保证AND 优先于 OR，避免短路误判；短路优化：提升性能；可扩展性：支持与 Spring Boot 集成、缓存、审计等功能。通过这种设计，你可以在实际业务场景中灵活定义规则，既满足前端可配置化，又保证后端执行的确定性和高效性。

本文介绍了在FastAPI项目中使用Tortoise-ORM和Aerich管理MySQL数据库迁移的完整流程。内容包括环境准备、Tortoise-ORM配置、Aerich初始化、模型修改与迁移管理（生成迁移文件、升级/回滚数据库）等操作步骤，并提供了常用命令表和项目结构参考。这套工具组合能有效简化异步FastAPI项目的数据库迁移管理，确保数据库结构变更的可追溯性和安全性，适用于团队协作和版本迭代

本文介绍了Python中正则表达式re模块的groups()方法。通过解析智能体动作指令的实例，展示了如何使用正则表达式捕获字符串的不同部分：group(n)获取单个捕获组，而groups()返回所有捕获组组成的元组。该方法特别适用于拆分工具名和输入参数，使智能体开发、日志分析等场景的文本解析更简洁高效。文章包含代码示例和直观图解，帮助理解groups()的实际应用价值。

本文介绍了Python中正则表达式re模块的groups()方法。通过解析智能体动作指令的实例，展示了如何使用正则表达式捕获字符串的不同部分：group(n)获取单个捕获组，而groups()返回所有捕获组组成的元组。该方法特别适用于拆分工具名和输入参数，使智能体开发、日志分析等场景的文本解析更简洁高效。文章包含代码示例和直观图解，帮助理解groups()的实际应用价值。

摘要（149字）： 本文介绍如何通过Python实现一个基于ReAct模式的智能体（Agent），使大语言模型（LLM）具备动态调用外部工具的能力。核心方案包括：1）设计严格交互格式的Prompt，强制模型按“思考-动作-暂停-观察”循环运作；2）通过正则匹配工具调用指令，集成Wikipedia查询、计算器和博客搜索API；3）利用消息上下文管理实现多轮交互。代码演示了模型如何自主选择工具（如搜索

摘要（149字）： 本文介绍如何通过Python实现一个基于ReAct模式的智能体（Agent），使大语言模型（LLM）具备动态调用外部工具的能力。核心方案包括：1）设计严格交互格式的Prompt，强制模型按“思考-动作-暂停-观察”循环运作；2）通过正则匹配工具调用指令，集成Wikipedia查询、计算器和博客搜索API；3）利用消息上下文管理实现多轮交互。代码演示了模型如何自主选择工具（如搜索

摘要：本文记录了作者在本地搭建Portkey AI Gateway时遇到的gzip解码错误问题。测试发现网关能接收请求但Python程序报"incorrect header check"错误，经排查发现网关返回了"Content-Encoding: gzip"头部但实际响应是明文JSON。作者通过使用httpx.stream().iter_raw()方法绕过

摘要 本文介绍了一个基于LangGraph的多智能体任务路由系统，通过模块化设计实现对话助手功能。系统核心包括五个节点：任务分类器(supervisor_node)负责识别用户意图；旅游规划(travel_node)调用MCP工具接口；笑话生成(joke_node)使用LLM直接响应；对联生成(couplet_node)结合Redis向量检索；兜底节点(other_node)处理其他请求。系统采用

摘要： 本文演示了如何在LangGraph中使用subgraphs=True参数实现嵌套工作流。通过构建包含子图（research）的父图流程，展示了子图封装与命名空间追踪功能。关键点包括：1) 子图作为独立模块处理特定任务；2) 不同stream_mode下输出带命名空间标识，便于调试；3) 提供了完整代码示例，对比了subgraphs启用前后的流式输出差异。该模式适用于复杂AI工作流（如多智能

A2A协议的SDK为智能体服务端开发提供了一套稳定可扩展的框架，其核心组件包括：1) AgentExecutor作为业务执行引擎，负责任务执行与取消；2) EventQueue作为事件缓冲与分发中心，实现流式响应；3) DefaultRequestHandler处理协议到业务的适配；4) A2AStarletteApplication构建协议服务端容器；5) AgentCard和AgentSkil