1. 定义包裹状态# 包裹基本信息package_id: str # 包裹idorigin: str # 始发站destination: str # 目的地# 配送状态status: str # "待揽收", "运输中", "派送中", "已签收"history: Annotated[list[str], add] # 流转历史total_distance: Annotated[int, add]

包裹基本信息package_id: str # 包裹idorigin: str # 始发站destination: str # 目的地# 配送状态status: str # "待揽收", "运输中", "派送中", "已签收"history: list[str] # 流转历史total_distance: int # 总里程# 配送详情priority: str # "普通", "加急"

准备工作#1.状态定义#消息列表#调用LLM次数#2.定义节点"""LLM决定是否调用工具"""#由于当前节点可能是start过来的,也可能是工具过来的#因此state["message"]可能是[H],[H,A,T]#带tool_calls或不带tool_calls的AIMessageSystemMessage(content="你是一个乐于助人的助手,支持调用工具进行搜索"),+ messag

import os# 聊天模型与嵌入模型api_key = os.getenv("ZHIPUAI_API_KEY") # 从环境变量读取# 智谱模型（OpenAI 兼容模式，零报错）import os# ===================== 【真正能用】智谱 Embedding =====================data = {# 初始化（直接用）# 加载文档列表paths = ["

import ospass"""通过问题生成答案"""return {State,input_schema=InputState, #输入验证output_schema=OuputState #输出验证})#按照StateGraph(State)创建的图,执行后返回State#希望得到的结果只有answer。

【代码】LangGraph-AI应用开发框架(六)

import osprint("我是通过OpenAI接口调用的智谱大模型")#1. 定义OpenAI模型#默认从系统环境读取OPENAI_API_KEY(要提前配置环境变量)#2. 定义消息#用户消息 HumanMessage#系统提示消息 SystemMessage -> 通常作为第一条消息SystemMessage(content="请补全一段故事,10个字以内: "),HumanMessag

阶段核心目标关键技术适用规模1. 单机快速验证百人级2. 分离稳定性独立 DB千人级3. 集群高可用Nginx + 负载均衡万人级4. 读写分离数据库扩展主从复制 + 中间件十万级5. 缓存性能优化Redis + 多级缓存百万级6. 垂直分库数据治理按业务拆库百万+7. 微服务业务解耦千万级8. 容器化弹性运维亿级从一行代码到千万并发，背后是无数工程师对性能、稳定、成本的不断权衡。希望这篇文章能帮

以OpenAI为例，官网地址：https://platform.openai.com/（魔法上网）接入流程参考：https://platform.openai.com/docs/quickstart我们现在实操以deepseek为例:我们能看到首页就有API开发平台了(我们可以来到这个地方)我们这里采用的是APIfox软件来进行测试:在使用deepseek之前我们要进行充值不充值就会出现以下的错误

目录一.AI时代下的编程范式1.Vibe Coding氛围编程a.Vibe Coding的起源b.Vibe Coding的局限性2.AI开发框架：新战略高地？a.框架原则b.超级武器3.未来展望二.LangChain：LLM应用开发的核心框架1.LLM驱动的应用程序的框架a.pythonb.JavaScript/TypeScript生态（前端与全栈）c.Java生态d.C++生态e.如何选择？2.