今天咱们来聊个超酷的功能：如何让你的 n8n 工作流“长眼睛”和“长耳朵”？ 🧐 很多朋友在用 n8n 搭建 AI 应用时，发现不论怎么折腾，好像只能发文字。想发张图片让 AI 分析？或者发段语音让

现在大家遇到问题，第一反应都不是使用搜索引擎，而是问 chatGPT，chat 大家都知道是聊天的意思，但是 GPT 它到底是个什么呢？

过去的深度学习框架对文字的处理，没有考虑到（大范围的）上下文，例如 RNN 就会一直循环计算前面的文字的影响力，但是距离一长，前面内容的记忆会丢失得比较多，而且 RNN 这个串行逻辑也跑不快。

随着大模型技术的发展，越来越多的人开始进入大模型领域，但大模型作为一门技术，因此它的本质上是一个工具，因此这也让学习大模型有了不同的学习方向。

本文提供了完整的AI大模型学习路线，从数学基础（线性代数、微积分、概率统计）和编程基础（Python、数据结构算法）入手，逐步深入机器学习和深度学习理论，最后探索大模型技术。

无论你是零基础的职场新人、想跨界的传统程序员，还是计划布局AI赛道的创业者，都能通过这份指南理清思路、找准方向。

在多模态 AI 应用开发中，开发者常面临三大核心痛点：工具调用顺序混乱、步骤结果无法传递、架构集成复杂。传统的基于大语言模型的 BaseAgent 因其随机决策的特性，难以保障复杂任务的可靠执行。本文

大家好，我是小肥肠！今天我们将硬核联动 n8n + 飞书 ，打造一套全自动的万字爆款小说生成 工作流 。

DeepSeek V3.2 发布了，除了模型能力本身的提升之外，最值得关注的是原生支持的“思考时调用工具”的机制。这使得开发Agent变得十分简洁。

你是否遇到过这些问题？ - 用 LangChain 的 `pipe()` 写复杂流程时，代码变得一团乱麻？ - 想让 AI Agent 自动循环调用工具，却不知道怎么实现？ - 需要根据条件走不同分

本期笔者借助 Trae Solo快速实现了将LangChain智能体接入Chatbox客户端的完整流程。这不仅为智能体提供了一个轻量、便捷的调用入口，也亲身感受到了“自然语言驱动开发”的高效与直观。

本文聚焦这5个「小白友好型」标杆模型，从通俗案例→核心原理（含深度公式）→零门槛服务器实操→5维性能对比全方位拆解，附带自动下载数据集的Python项目（无需翻墙、无GUI也能跑），让你半小时吃透

使用LLaMA Factory框架加载此数据集对大模型进行微调，并借助SwanLab等工具实时监控训练过程，从而训练出一个能理解特定领域知识的垂直领域大模型。

告别只会聊天的 AI：用 LangGraph 构建能思考、能行动、能记忆的 Agent。Node.js 开发者的保姆级教程：ReAct 模式 + MemorySaver + 工具调用

本文又是一篇喂饭级教程，为大家展示通过 OceanBase seekdb 构建 RAG（检索增强生成）系统的详细步骤。

话不多说，今天，为大家介绍几款适合普通人使用的RAG平台，让你也能轻松打造专属AI知识库！直接上菜： 1. LangChain - ⭐️105k 作为LLM应用开发的“老牌框架”，LangChain在

LangChain 1.0 核心升级包括： create_agent、标准化接口及精简包结构。智能体开发从“原型玩具”迈向“生产级框架”，create_agent 通过中间件和结构化输出提升开发上限

它提供了一套完整的学习路线图和可以直接上手的 Colab 笔记，目标就是带你从入门到精通，无论你有没有基础或是想深入研究模型、开发应用，都能找到清晰的路径。

今天我就从专业角度出发，给大家精挑细选了 6 个在 GitHub 上“狂飙”的 AI 教程项目，不仅实用、完整、还都是免费开源的！