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吃龙虾🦞咯！万字拆解OpenClaw的架构与设计
还在跟风养龙虾🦞？直接扒开龙虾的源码外衣，进行一个学习拆解！ 为什么说龙虾🦞OpenClaw的通信架构值得深入学习？
Google工程师力作：《智能体设计模式》——从LLM到Agent的跃迁指南
Google CloudAI工程师Antonio Gulli倾力打造的实战宝典,21个设计模式带你掌握AI Agent核心架构,从模型调用到智能体系统的完整演进路径
春哥的Agent通关秘籍10：本地RAG实战（上）
计算知识库向量的模型，和后续取问题向量的模型，必须是同一个版本的同一个模型，而且这种模型不是 deepseek v3 这种【词向量】模型，而是【句向量】
春哥的Agent通关秘籍11：本地RAG实战（中上）
我创建了一版《不正经有限公司 正经管理办法》，里面全是稀奇古怪的公司条例，将用它来验证我们的RAG，第一步是切片！
春哥的Agent通关秘籍12：本地RAG实战（中下）向量化与落库
这节课的目标是：利用工具，生成句向量，并且存起来。这样就完成了RAG存储的所有工作，万事俱备了...
Agent教程14：记忆才是Agent开发的核心
大语言模型（LLM）本质上是无状态（stateless）的： 你每次调用它的聊天，它都只看当前Prompt，完全不记得上一次说了什么，无一例外！
Agent教程15：认识LangChain，Agent框架的王(上)
AI Agent框架的诞生，本质上是LLM从“聪明聊天机器人”进化到“可靠自主代理”的过程。 在其发展过程中，有一个框架是无论如何也绕不开的，那就是 LangChain。
Agent教程16：认识LangChain(中)，状态机思维
LangGraph 最核心的突破就是它是支持环的有向图，相比于LangChain古早的链式版本极大的增强了灵活性。
春哥的Agent通关秘籍13：实现RAG查询
在经过了长达5节课的理论学习，工具准备，数据准备之后，我们的RAG终于可以实现它的效果了！！！！！！
jwt介绍
很多人不了解 JWT（JSON Web Token）啥意思，甚至jwt、cookie、token(令牌)、session 傻傻分不清，这篇文章以 JWT 讲解为主，顺便简单区分一下他们之间的关系
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