通过对比主流框架并深入剖析LangGraph的图结构与状态管理机制，我们展示了如何构建具备记忆、工具集成和人机协同能力的复杂系统。

作为一名AI从业者，亲测后发现它不仅是一个可落地的项目，更是入门大模型训练的绝佳教程。今天就带大家手把手体验这个“大道至简”的实战过程。

作为一个对 LLM 工作原理很感兴趣，但又常常被各种零散教程绕晕的人，我读完 Sebastian Raschka 的《从零构建大模型》之后，其实挺松一口气的。

本篇为理论篇。 1. 引言 Agentic框架通过使自主系统能够动态感知、推理和行动，彻底改变了AI领域。本节将探讨Agentic框架的核心概念，并阐述开源解决方案对现代AI开发创新和扩展的重要性。

本文将深入解构 SKILLS 的三层分层加载架构，探讨它如何解决传统 Agent 上下文膨胀、领域任务成功率低的核心痛点。我们将通过一个完整流程展示 SKILLS 如何工作，并延伸思考它对现有 MCP

提示词的质量直接决定了大模型输出的质量，对于开发人员来说，学习完成后就能够快速上手、即时获益，是开启大模型学习之路性价比之选~

论文类文档是 RAG 应用中最具挑战性的解析类型之一。 与普通 pdf 或 ppt 不同的是，paper 通常包含复杂的版面结构：摘要、公式、表格、参考文献等，且跨且跨页、双栏、脚注等情况极为常见。

本篇将探讨如何使用 Python 从零开始构建一个Agent。该Agent能够根据用户输入做出决策，选择合适的工具并执行相应任务。让我们开始吧！

随着大语言模型（LLMs）的出现，人工智能取得了巨大飞跃。这些强大的系统彻底改变了自然语言处理，但当它们与智能体（即自主推理、规划和行动的能力）相结合时，其真正潜力才得以释放。

在应用落地方面，比如一些agent应用的落地，更离不开本地模型的部署，那说了这么多，如何正确的本地部署一个大模型呢？

本文介绍了如何使用Unsloth框架微调大语言模型，以《伤寒论》数据集为例训练一个中医专家模型。Unsloth显著降低了微调的资源需求。文章涵盖了从环境配置、模型选择、数据准备到训练部署的完整流程

对于普通程序员而言，系统学习大模型技术是一次重要的职业升级。为了帮助你清晰地规划学习路径，我结合多个权威的学习路线，为你梳理出一套从基础到实战的结构化学习方案。

揭秘 MoE 训练的“三驾马车”：一篇博客看懂 $L_{\text{main}}$, $L_{\text{balance}}$ 和 $L_{\text{router-z}}$ 在混合专家模型（MoE）

对于Java程序员而言，系统学习大模型（LLM）技术是一次极具价值的职业升级。你已有的工程化思维、系统设计能力和对生产环境稳定性的深刻理解，正是大模型从研究走向落地所亟需的优势。

作为一个新手，我深知初学者的痛点。所以这篇文章，我会用最直白的语言，带你从零开始，一步步搞懂Token到底是什么，为什么它如此重要。

n8n是一个强大的工作流自动化工具，允许用户通过可视化方式连接不同的应用程序和服务。它将AI功能与业务流程自动化相结合，它可以帮助开发者和非技术人员创建复杂的工作流，实现数据在不同系统间的自动传输和处

在传统神经网络架构中，权重系数的计算通常依赖于X与Y的关联性建模，但自注意力机制提出了一种创新范式。 该机制能够更有效地捕捉输入序列X内部各元素间的动态关联，并量化这些关联对Y输出的影响权重，进而显著

了解您希望系统性地补足Python生态知识，以便更好地融入大模型领域。对于Java程序员来说，您的优势在于强大的工程化和系统设计能力，而学习Python生态更像是掌握一套新的、更适配AI领域的工具。

无论你是初入人工智能（AI）领域的学生、希望了解全流程的工程师，还是正在规划下一个大模型项目的团队，这份手册都提供了可参考的实战经验。