如何让你的 LangGraph 智能体“可视、可查、好调试”。流式输出和监控调试（让智能体“可观测”）

目标：实现记账能力的AI助理，并且能反馈相关情绪。这一章会有大段大段代码块，提前告知下，主要是解释demo的撰写思路，不讲解新知识。

从舒适区突围，在项目驱动中重新理解学习 一、缘起：当熟悉成为一种舒适区 作为一个以 Java 为主的全栈工程师，我的技术栈已经相当“稳定”。这套组合我用了很多年，熟悉到几乎可以不假思索地搭建一个新项目

Spring AI中的多轮对话艺术：让大模型主动提问获取明确需求 在日常我们与大模型交互的过程中，通常是我输入一个问题或者场景要求，然后大模型基于我给出的信息进行生成内容。这种方式很容易出现一个答非所

使用 LangChain 框架以及 LangServe 并结合阿里云 dashscope qwen 大模型 开发的 专为解决 Java 开发问题 AI 智能体，实现了 RAG等的AI智能体项目

最近在折腾 Moltbot（Clawdbot），发现大多数资料和实践都集中在 Telegram、WhatsApp 这些渠道，飞书相关的内容反而很少。这篇文章主要记录了一次把 Moltbot 接入飞书机

概况 Repomix：开源 CLI 工具，将整个代码仓库打包成单个 AI 友好文件（默认 XML，也支持 Markdown / JSON / Plain），方便喂给AI

使用 Agent Skills 做知识库检索，是一种什么体验？ 它能比传统的分块+向量匹配的 RAG 效果更好吗？ 大家好，欢迎来到 code秘密花园，我是花园老师，这一期我们进入 Agent Ski

在和一个女孩恋爱之前，要做的第一件事永远是：认识她！ 所以在开发 AI Agent之前，我们首先要认识 AI Agent，明确它是什么，它的价值在哪里。

很多想学 AI 开发的朋友，往往倒在了第一步：配环境。 我们要做的不是简单的“安装软件”，而是构建一个专业的数字化工作台。

用 Cursor 的都知道，Skills 能按项目挂一堆「技能」让 AI 按规则干活。但官方 skills add 不会往项目里写配置，换一台机器、换一个人，就得重新加一遍，谁装了啥谁也说不清。我写了

Agent 开发的第一定律：必须强迫 AI 输出结构化数据（JSON）。这一课，我们将学习如何规范化AI输出，让它乖乖吐出我们想要的格式。

本文详细介绍了 OPSX 这一 AI 驱动的流动式工作流，旨在通过灵活迭代和自动化规划提升软件开发效率。

现在 AI 开发网站的能力已经非常强了。但为啥我用 AI 搓出来的网站一股子 AI 味儿？而这些网站看起来干净很多呢？这就是接下来我要分享的。

一个没有长期记忆的 AI，只是一个瞬间的函数映射：输入 → 输出，然后遗忘。 一个有记忆、有上下文管理、有主动唤醒能力的 AI，才是一个动态演化的系统。

TRAE 中国版 SOLO 现在已经对全部用户免费开放，不仅能自由切换模型，还支持接入自定义模型。工具的价值就在于被人用起来，而现在，门槛又低了一大截。

本文提供了在Python项目中集成Dify自定义Agent的步骤。作者给出了关键的Python函数，使用requests库调用API，并逐行解析流式响应以获取结果，成功实现了本地集成调用。

AI 资讯 Kimi K2.5 发布 Kimi K2.5 是由 Moonshot AI（月之暗面）发布的一款最新旗舰级 开源多模态 AI 模型。具备强大的视觉推理、编码生成与智能体（Agent）协同能

如何让AI当你的思维教练 本文讲的是：如何让 AI 当你的思维教练。让 AI 当思维教练，不是要答案，而是要被问——下面这段可以直接复制到任意 AI 对话里试一次，感受「被提问引导思考」的差别。试完再