Langchain是一款开源框架，用于构建Agent，集成了众多大模型供应商和工具。 langchain主要负责与LLM交互，Tool，Rag，Memory，Agent等功能。 LangGraph负责

隔三差五就会有一款AI应用跳出来改变世界，比如前两天蹦出来的 Clawdbot，真要它帮你干活你得把内裤交给它保管，你敢吗？ 但不试过怎么知道不适合自己呢？ 试试就试试

要收最近AI相关话题中什么最火，毫无疑问是Claude Skills，让我感到震惊的倒不是它为什么火爆，而是SpringAI居然已经迅速支持上Skills了，这效率真的是堪比🚀了

在使用 n8n 搭建自动化工作流时，读写本地文件是最基础也最常用的操作。 比如在互联网上拉了一些数据回来需要保存到本地。 比如上游同事把文件发你，你要将其加载到

在 n8n 中 AI Agent 默认只停留在“一次性交互”的层面。你问它一个问题，它精准回应，可当你接着上一个话题追问，或是隔一段时间再提起之前聊过的细节，它却

上上文章介绍了LangChain的概念与其模块组成——一文助你了解Langchain，本篇文章基于上上篇文章的基本概念，来实际开发一下，基于LacngChain搭建一个Agent 项目

为什么我们需要 Skill，而不只是 Tool？在传统的 LLM 开发中，我们习惯于直接向模型推送一组 Tools（工具）。但这在复杂业务中会遇到三个问题。

在掌握了模型的基础能力后，我们便站在了“使用模型”的门槛上。但要解决现实世界中更复杂、更专业的问题，我们需要学会“塑造模型”。 本章将介绍三种核心的进阶路径：提示工程、模型微调和智能体构建。它们如同为

LiteLLM 正在让“调用大模型”这件事，变得更像一门成熟的工程实践，而不是一场每次都得从头开始的“技术探险

在 n8n 的自动化工作流中，数据处理是核心环节之一。 — 无论是 API 返回的冗余数据、格式不统一的原始数据，还是需要跨数据集关联的业务数据，都需要通过精准的

本文研究构建一种面向LLM安全对抗的系统化测试框架，通过策略进化、响应判定与风险指标分析，实现对模型在越狱、安全对齐与工具链使用上的全方位评估。

只说应用层的AI赛道，前端是非常适合转AI的，目标岗位可以是AI工程师/AI产品经理，做得好的可以干到AI负责人，并且我身边已经有很多鲜活的案例，所以大家不必焦虑。

如果你想在自己电脑上跑 AI，又不希望数据被大厂拿走，Ollama 绝对是目前最香的选择。不用配复杂的 Python 环境，不用求爷爷告奶奶找 API Key，只要一键安装，就能实现“大模型自由”。

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

最近，有一款更像是完整工作流的Skill大放异彩，成为诸多Claude Code用户口中"改变游戏规则"的存在——它就是Superpowers。

在《『n8n』接入本地部署的 DeepSeek》聊多了，把 DeepSeek 官方提供的线上服务也申请了。 在专栏的另一篇《『n8n』第一个工作流》粗略聊到 n8

在开发基于 LLM 的应用（如聊天机器人）时，开发者很快会遇到一个核心痛点：大模型默认是“失忆”的。 LLM 的 API 调用本质上和 HTTP 请求一样，都是无状态（Stateless）的。这意味着

一.向量嵌入Embedding 1.什么是Embedding 核心定义：将非结构化的数据（如文本，音频，图片等）映射为低维，稠密，连续的实数向量的过程。 三要素： 数据：原始的数据内容 嵌入模型：深度

HuggingFace是专注于NLP的开源平台，提供丰富的预训练模型、数据集和工具库（如Transformers、Datasets）。其核心优势在于易用性、社区支持和多框架兼容。Transformer