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今天继续学习一些 LangGraph 常用到的基础 API。废话少说上干货。主要有并行分治、递归限制、长时记忆、MapReduce模式等。...

1. 职业定位与转型目标 前端转型 Agent 开发的核心不是“从 0 改行”，而是将你已有的交互与工程优势，升级为智能系统设计与交付能力。 过去：页面交互 + API 调...

前面 逐个学习了 LangGraph 的一些基础能力：Reducers、Send、Interrupt、Command。今天继续看 LangGraph 的其他基础能力。...

前面了解了 LangGraph，以及写了第一个简单的 LangGraph 程序。今天继续深入学习 LangGraph，先从 LangGraph 的通讯机制开始。...

前面系列地学习过 AI中的一种开发框架 LangChain，今天继续新框架 LanGraph。它超越了LangChain的线性工作流，通过循环支持复杂的任务管理。...

前面学习了 什么是 MCP，及其基本使用方式。那么今天就再用一个更接近实际场景。 想象一下你的老板特别喜欢炒股， 那么是不是能做一个简单的 Agent来分析股票行情。...

前面学了 MCP,他解决LLM 和物理世界的沟通问题。那么 Agent 之间是怎么通讯的？ 我们前面在学习 MAS 时了解了 多Agent的通信机制。今天再去了解另一种Ag...

之前我们知道 LLM 不能单独靠自己和物理世界通讯，所以，有了 Function calling。MCP正是基于 Function calling 的一套标准协议，让 LL...

前面学习了 Agent 用法，今天就能用 Agent 做一个简单的AI小项目来练手。 该项目是一个基于FastAPI + LangChain + 阿里LLM构建的国风占卜算...

前言前面学习了 AutoGen 基础，今天通过几个简单的应用场景来理解 MAS 的应用。看看 MAS 到底能做些什么。...

前面了解了 什么是MAS。那么到底在日常开发中怎么用呢？其实就像 Agent 开发有 Langchain框架一样，MAS 也有成熟的框架。今天就介绍一个叫做 AutoGen...

前面学习了 Agent。那么一个 Agent 会是一个万能的智能体吗？ 在处理复杂、多步骤、大规模任务时，单智能体还能得心应手吗？显然是不能的。于是，MAS 多智能体系统 ...

\前面学习了 什么是Agent？ 以及其最基础的 Function Calling。那么，今天就简单写一个例子。 需求背景 我们经常在 12306 购买火车票，那么我们其实...

前面学习了 Agent 中的三种常见的设计范式： ReAct Plan and Execute Self-Ask 今天继续探索几个其他的高级范式。正是这些范式让 Agent...

之前学了 ReAct 和 Plan and Execute 两种 Agent 中的设计范式，那么除了这两种还有别的范式吗？...

前面学了 Agent 中的第一个范式 ReAct。今天继续学习另一个比较常用的开发范式：Plan & Execute。...

前面讲了 Agent 相关的核心概念和工作架构。那么有哪些核心的设计让 Agent 能顺利且准确地完成任务呢？这次就学几个关键的核心设计来加深对 Agent 的理解。这次主...

前面学习了 什么是AI Agent，更早也在 Langhcain-Tool 中学习了 Langchain 中怎么使用工具，其中也谈到了Function Calling技术。...

前面我们在学习 Langchain 框架的时候，见过如下的代码。这里的create_agent 就是创建了一个Agent智能体。那么到底什么是 Agent 呢？他和原有的 ...