本期分享系统介绍了关于大模型训练和微调所需硬件成本的相关问题，总的来说硬件成本是大模型工程落地的必备能力。这类问题能让面试官快速感知你是否具备大模型的工程化能力以及是否有大模型工程化的实操经验。

本期分享通过Streamlit前端界面，结合LangChain框架搭建了CSV数据智能分析系统，通过自然语言指令分析结构化数据，支持CSV文件上传与DataFrame实时显示，还支持图表识别与自动展示

本期分享从LangGraph与LangChain的对比出发，介绍了LangGraph的三层核心架构、完整生态工具，带大家全面认识最火热最全面的智能体开发框架LangGraph。

一、MCP Sampling：让大模型学会“精准提问” 1.1 采样原理拆解 核心作用：解决传统情感分析中“上下文缺失”和“动态场景适应”难题 关键优势： 人工审核机制：拦截敏感内容（如政治言论） 动

随着Agentic AI协议的演进，AI系统正从单体模型向多代理协作生态转型。今天我将深度解析四大核心协议的技术特性与应用场景，希望能帮助到各位。 一、Agentic AI协议的核心价值 Agenti

8月19日晚7点深度求索公司发布了最新DeepSeek-V3.1模型，提升长上下文到128k，更新知识库到2024年7月，同时在编程和Agent能力取得长足进步，与Claude4 Opus能力相当。

Claude不再只是一个聊天机器人，而是成了我的项目助手。它能读取代码、分析日志、管理文档，甚至帮我写测试用例。这种感觉就像是给AI装上了一双能够触及现实世界的手。

当LangChain成为技术债：你的AI架构还撑得过明年吗？ 引言 在过去的18个月里，LangChain无疑成为AI工程领域的耀眼明星——GitHub星标爆炸性增长、开发者峰会座无虚席、各种基于La

在现代大语言模型（LLM）应用架构中，Model-Client-Protocol (MCP) 设计模式因其清晰的职责分离（服务器暴露工具、数据和提示，客户端使用 LLM 调用）而广受欢迎。然而，一个关

最近看到很多人对MCP/RAG/Agent/Cache/Fine-tuning/Prompt/GraphRAG 都分不清楚，今天我将通过图文，为你讲解其核心技术与实践原理，希望对你们有所帮助。 一、大

一切技术都是纸老虎！据说，80%的人都搞不懂MCP底层？搞懂底层需要几个月到几年，搞懂概念只要一篇文章...

一、MCP协议：大模型与外部系统的“神经枢纽” 核心价值 解耦设计：大模型（Client）专注推理决策，外部操作（Server）交给工具执行 动态扩展：新增工具无需修改模型代码，通过JSON-RPC标

一、MCP vs Function Call：本质差异与协议优势 核心能力对比 协议层创新： 关键突破：通过context字段实现跨工具会话状态保持，解决复杂任务中的信息孤岛问题。 二、环境配置：跨平

"系统上线第三天就被安全部门紧急叫停，所有人都在会议室里看着我。" 那是我职业生涯中最尴尬的时刻之一。作为一家500人科技公司的架构师，我以为把个人版的MCP简单放大就能解决企业的AI工具集成问题。

​当前AI智能体技术已从单一任务执行向多智能体协同进化。本文将系统拆解智能体架构设计的九大核心技术，覆盖基础架构、协作机制与交互协议三层体系，并配图详解实现方案。 一、基础层：智能体核心能力构建​​

Spring AI 快速接入 DeepSeek 大模型 @[toc] Spring AI 框架概述 在经历了八个里程碑式的版本之后（M1~M8），Spring AI 1.0 正式版本，终于在 2025

本期分享我们通过Streamlit前端界面，结合LangChain框架retriever工具与DashScope向量模型服务、DeepSeek大模型服务，从0到1实现了轻量化的RAG知识库系统。

一、 MCP协议：大模型和业务系统的“万能插座” 想象一下，大模型是个天才实习生，啥都懂一点，但它不认识你公司的数据库、不会用你内部的报销系统。MCP协议，简单说，就是给这个实习生写了一套标准化的“工

使用trae的 AI 辅助编程工作模式改变了我们传统的开发模式，AI优化了开发体验。分享一下如何低门槛低成本地创建一个地图相关的超文本内容。