AI-Agent
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  • Cursor + MCP + 文档智能体，疯了，太爽了呀！！！
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    人工智能 MCP
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  • [LLM-Agents]万字长文深度解析Agent反思工作流框架Reflexion中篇：ReAct
    本文通过介绍ReAct论文，结合语言模型中的推理和行动（acting）来解决多样化的语言推理和决策任务，贯穿从论文到代码的理念，深入分析LLM ReACT的设计与实现。你不学一下嘛？
    LLM AIGC
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  • 敲黑板！吴恩达LLM Agent工作流Prompt精华全解析
    对于特定的任务来说，没有万能的Prompt只有一些通用的模式，要完成这个任务还需要这个任务特定的Example。你一定要PUA它，强烈的鼓励它，使用类似MUST、奖励等字眼来PUA它，更好跟随用户指令
    LLM AIGC 算法
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  • 探索LangGraph：构建多专家协作模型
    利用单一提示的方法确实能覆盖很广的应用场景。但是，如果想要为特定的用户需求提供稳定且出色的体验，仅靠这种方法就显得有些力不从心了。 取而代之的是，我们可以通过识别用户的意图，并将其引导至相应的定制化流
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  • LangGraph实战：可控的AI航空客服助手
    当智能助手代表用户执行操作时，用户几乎总是应该对是否执行这些操作拥有最终决定权。否则，即使是智能助手的一点小失误，或是它未能抵御的任何指令注入，都可能对用户造成实际损害。
    后端
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