本文深入解析AI模型API的关键参数设置，帮助开发者优化模型表现。核心参数分为四类：1）采样参数（Temperature/Top P）控制输出随机性，低值适合严谨任务，高值激发创意；2）惩罚参数（Frequency/Presence Penalty）减少重复内容；3）长度控制（Max Tokens/Stop Sequences）管理响应篇幅；4）高级配置（n/Stream/Logit Bias等）

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本文介绍了LangGraph作为LangChain生态的新成员，如何实现从DAG（有向无环图）到State Graph（状态图）的范式转变。LangGraph通过引入State（状态）、Node（节点）和Edge（边）三大核心概念，支持循环、自我修正和记忆能力，适用于Agent、多步复杂任务等场景。与LangChain相比，LangGraph更适合需要循环、多Agent协作、人机协同和非确定性路径

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Micrometer Tracing 分布式链路追踪技术文档摘要 Micrometer Tracing 是 Spring Boot 3.x 官方推荐的分布式追踪解决方案，替代了已弃用的 Spring Cloud Sleuth。它基于 Micrometer 观测框架，提供自动追踪、上下文传播、灵活导出等能力，支持 HTTP、消息队列、数据库等场景的零侵入追踪。 核心概念包括 Trace ID（请求链

MCP（Model Context Protocol）是一个开放标准协议，旨在规范AI应用与外部数据源、工具和服务之间的交互。它采用客户端-服务器架构，支持多种传输方式（stdio/HTTP/WebSocket/SSE），提供标准化的资源访问和工具调用机制。MCP解决了AI应用集成不同数据源时的重复开发问题，实现了"一次开发，多处使用"的效果。其核心组件包括客户端（发起请求的A

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LangChain v1.0 是一个强大的框架，用于构建基于大型语言模型（LLM）的智能应用。它提供标准化的模型接口，支持 OpenAI、Anthropic 和 Google 等主流模型，并可通过不到 10 行代码快速创建智能体。核心特性包括统一的 API 接口、智能体构建、LangGraph 集成和调试工具 LangSmith。安装简单，支持流式响应和批量处理。开发者可以轻松创建各种工具（如天气

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