北七门

代理（Agent）指能自主感知环境并采取行动实现目标的智能体，即AI作为一个人或一个组织的代表，进行某种特定行为和交易，降低一个人或组织的工作复杂程度，减少工作量和沟通成本。

只有让LLM（大模型）学会使用工具，才能做出一系列实用的AI Agent，才能发挥出LLM真正的实力。本篇，我们让AI Agent使用更多的工具，比如：外部搜索、分析CSV、文生图、执行代码等。

当前，在各个大厂纷纷卷LLM的情况下，各自都借助自己的LLM推出了自己的AI Agent，比如字节的Coze，百度的千帆等，还有开源的Dify。 你是否想知道其中的原理？是否想过自己如何实现一套AI

框架 优势 劣势 使用场景 核心功能亮点 Langflow 深度集成 Langchain 生态， API一致性好； 支持自定义组件开发； 与 Langchain 同步更新。 它的 Agent更像是流程

在 2024 年底我还觉得 AI 取代程序员是遥不可及的事情，随着在 AI Code 领域个人学习和团队高密度的讨论、实践，个人的一些观点发生了 180 度掉头，AI 取代初级程序员的编程任务近在眼前

MCP 通过标准化协议，将工具提供方与应用研发者解耦，带来的将是 AI Agent 应用研发范式的转移。

React Fiber 架构为 React 在性能、交互性和扩展性方面带来了显著的提升。它是 React 库的核心调度算法，它负责管理组件的更新、虚拟 DOM 的构建以及最终 DOM 的更新。

state 是 React 中很重要的一部分，它让 react 有了状态，想象一下假如没有 state，react 就没有办法让 UI 对用户的操作作出反应，只能是静态的页面。

在项目开发过程中，前端需要存储大量的数据，cookie,localstorage 都有存储长度限制，需要一个存储容量大、支持搜索和自定义索引的前端存储方案——IndexDB。