深度探讨AI Agent框架选型困境。CrewAI虽好，但流程僵化；LangGraph虽灵活，却过于底层。本文从一个资深架构师的视角，分析了两大主流工具的优劣与局限

当63%开发者叛逃VSCode时，PyCharm信徒还在为内存暴政辩护！三大血腥真相揭露：4倍内存压榨、52秒启动酷刑、37%错误智能陷阱——你的IDE选择正暴露技术认知的致命缺陷...

我们正处在一个信息爆炸的时代，但这些信息并非以整洁的纯文本形式存在。它们被封装在各种各样的载体中：公司的年度财报、市场研究报告、产品手册、学术论文以及无数的网页。

Django、Flask 和 FastAPI 是 Python 后端领域最流行的三大框架，但它们的设计哲学、适用场景和优势各不相同。 没有绝对的“最好”，只有“最适合”你当前项目需求的那个。

本篇分享结合官方报告和笔者实践案例评测，向大家分享Qwen3-Cod模型代码能力，Agent能力超强和开源能力显著的核心特性，Qwen3-Coder就是我国目前能够对标Claude4最强的编程大模型！

前言 智能体必须能够与外界交互，我们此处介绍tool_calls（function_calling)的方式。 大模型本身是不能调用任何工具的，但是当我们给大模型增加一些工具的描述时，大模型会根据用户的

前言 本文将使用LangGraph搭建超级简单的智能体，我们使用阿里的通义千问作为我们的大模型API。 阿里相关的APIkey等，可以参考 如何通过OpenAI接口调用通义千问模型_大模型服务平台百炼

一、引言 最近一段时间笔者作为研发人员参与了公司不少Agent的功能实现，在开发的过程中了解到了一个名叫 Browser-Use的项目（Browser Use），这个项目提供了一种方案可以通过自然语言

我业余时间维护着一款视频翻译软件。最初只是个小工具，所有代码都塞在一个文件里。后来，随着功能迭代，我用 PySide6 重写了界面，代码也拆分成了多个模块。这种“野蛮生长”的方式，终于让我付出了代价—

本篇分享了LangChain Agent API快速搭建智能体的方法，通过create_tool_calling_agent创建模型和工具的Agent，并使用AgentExecutor执行Agent。

Python的import曾是Python之父最想删掉的败笔，却意外孕育pip与PyPI。揭秘差点毁灭Python的模块黑历史，一口气读完28年妥协与逆袭！

本文介绍了如何在LangChain框架中接入和使用内置工具、自定义函数工具的能力，并通过代码自动执行和天气助手两个案例进行实战总结，接入工具是LangChain框架的强大扩展，为构建复杂工作流奠定基础

本文已收录在[Github](https://github.com/Java-Edge/Java-Interview-Tutorial)，**关注我，紧跟本系列专栏文章，咱们下篇再续！** - �

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Python竟公然拒绝私有属性？下划线与@property的遮羞布背后，是Guido“信任成年人”的叛逆哲学史。读完3分钟，彻底颠覆你对封装的固有认知！

在Python的世界里，GIL（全局解释器锁）就像一个被诅咒的封印。但今天我要告诉你一个反直觉的事实：这个被无数开发者痛骂的"性能杀手"，恰恰是Python能够统治AI时代的核心秘密...

IndexTTS 是哔哩哔哩（B 站）推出的工业级文本转语音（TTS）系统，基于开源项目 XTTS 和 Tortoise 深度优化，融合了类 GPT 的生成架构与中文场景的针对性创新。

欢迎来到苦练Python第36天！今天，我们把目光投向现实世界最通用的数据语言——**JSON**。API、配置、数据库，处处都有它的身影。五分钟掌握 Python 内置JSON模块

今天，我们把平平无奇的 `input()` 玩出花：类型转换、异常兜底、循环校验、批量读取、布尔识别、JSON 直传、默认值回退，一站式教你写出“用户永远输不错”的交互脚本。