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  • 复盘我的第一个 大模型Agent：从核心循环到模块化架构的演进之路
    本文将以我编写的一个 Go Agent Demo 为例，穿透各类框架的表层封装，回归其工程本质。我将首先分析其核心的 ReAct 循环，并展示这个看似简单的循环是如何通过模块化设计，演进为一个结构化、
    Agent 程序员 LLM
  • 如何让大模型秒懂你的意图？提示工程三大绝招揭秘
    大型语言模型(LLMs)在分类任务中表现出色，但要发挥其最大潜力，关键在于掌握提示工程技巧。本文从零开始，深入解析如何通过精心设计的提示词让大模型准确完成分类任务。
    AIGC
  • SpringAI轻松构建MCP Client-Server架构
    什么是MCP？ MCP 是 Model Context Protocol，模型上下文协议，它是由 Anthropic（Claude 大模型母公司）提出的开放协议，用于大模型连接外部“数据源”的一种协议
    后端 架构 人工智能
  • Spring AI 自定义Redis持久化ChatMemory
    自定义实现ChatMemory Spring AI的对话记忆实现非常巧妙,解耦了"储存"和"记忆算法", 存储：ChatMemory:我们可以单独修改ChatMemory存储来改变对话记忆的保存位置，
    • LNin
    • 7月前
    • 267
    • 评论
    后端
  • Spring AI 自定义数据库持久化的ChatMemory
    自定义实现ChatMemory Spring AI的对话记忆实现非常巧妙,解耦了"储存"和"记忆算法", 存储：ChatMemory:我们可以单独修改ChatMemory存储来改变对话记忆的保存位置，
    后端
  • LangChain + MCP + vLLM + Qwen3-32B 构建本地私有化智能体应用
    一、私有化智能体应用 在本专栏的前面文章基于Spring AI MCP实现了本地 ChatBI 问答应用，本文还是依据该场景，采用 LangChain + vLLM + Qwen3-32B + MCP
    人工智能 MCP LangChain
  • 手把手教会你如何通过ChatGPT API实现上下文对话
    ChatGPT最近热度持续高涨，已经成为互联网和金融投资领域最热门的话题。 有的小伙伴可能需要在公司搭建一套ChatGPT系统，那使用ChatGPT的API显然是最好的选择。 不过ChatGPT
    ChatGPT OpenAI
    手把手教会你如何通过ChatGPT API实现上下文对话
  • 0基础进大厂，第9天：LLM 入门篇——与AI的多轮对话
    引言 从这篇文章开始，作者即将开启一个新系列文章——AI篇，我将从最基本的AI概念开始说起到AIGC，AIGC是终点吗？当然不是，学无止境... LLM LLM（Large Language Mode
    人工智能
  • Spring Cloud Alibaba AI 对话记忆
    对话记忆介绍 ”大模型的对话记忆”这一概念，根植于人工智能与自然语言处理领域，特别是针对具有深度学习能力的大型语言模型而言，它指的是模型在与用户进行交互式对话过程中，能够追踪、理解并利用先前对话上下文
    前端