大模型真好玩

本文分享Gemini 3.0模型的核心特性，它以全方位性能优势超越GPT-5.1等主流模型，凭借其卓越的编程能力被誉为“AI梦工厂”。它不仅是技术的飞跃，更预演了以Agen...

本文介绍了基于LangChain1.0开发多模态RAG系统的核心架构，通过前后端分离架构，构建支持文本、图像、音频和PDF处理的四大功能模块。同时编写测试智能问答基础模块的...

GPT-5.1正式亮相。根据官方报告，新版模型在对话情商、逻辑推理和代码生成等多方面实现了显著提升。本期分享笔者就来和大家一起深度探讨GPT-5.1核心特性。...

Coze数据库作为平台的一个重要组成部分，为智能体应用开发提供了实用的数据存储和管理能力。它基于自然语言交互，使得数据操作门槛大大降低。同时，它与Coze平台的工作流、变量...

本篇分享 LangChain 1.0 create_agent API 的高阶功能，涵盖 MCP 协议工具集成、结构化输出、记忆管理和中间件机制等。通过 MCP 接入、自定...

本篇深入解析LangChain 1.0的create_agent API，涵盖智能体三要素消息类型及四种流模式。通过天气助手实例演示智能体完整执行流程，帮助大家快速掌握新一...

LangChain 1.0 核心升级包括： create_agent、标准化接口及精简包结构。智能体开发从“原型玩具”迈向“生产级框架”，create_agent 通过中间...

本文介绍了Coze平台中变量与长期记忆两大核心功能。变量用于动态存储用户信息；长期记忆则记录对话历史。笔者通过实战示例，展示了如何配置和使用变量和长期记忆提升智能体的服务体...

本文深入解析LangChain官方OpenDeepResearch项目，通过源码分析详细对比Graph工作流与Multi-Agent多智能体两种架构的设计思路与核心节点。从...

本篇分享系统梳理了OCR技术的发展脉络，比详细分析DeepSeek-OCR、PaddleOCR、MonkeyOCR等主流模型的架构特点，针对长文档处理、学术资料数字化和边缘...

本文详解Coze消息卡片功能，涵盖官方单条/列表卡片的配置方法，并演示自定义卡片从布局设计、变量配置到数据绑定循环渲染的全流程。通过NBA新闻助手案例，展示插件数据与卡片模...

本文详细演示如何利用LangGraph构建包含任务规划、网络搜索和报告生成三个智能体的DeepResearch应用，并完成前后端一体化部署。通过图结构封装和多节点协同实现问...

GitHub Actions 是 GitHub 的持续集成服务，于 2018 年 10 月推出。 这些天在整理前端工程化这块知识，相比其他持续集成服务觉得有特有的创意。 本...

本期内容分享了基于 Pipeline-Agent 架构编写多智能体实现DeepResearch应用，整个系统通过任务规划、网络搜索和报告生成三个核心智能体协同工作，实现了从...

本篇分享系统讲解了Coze平台大模型与插件的核心配置方法。在模型配置方面，详细解析了模型参数及输入输出设置。在人设配置环节，提出了结构化提示词模板。插件使用部分介绍了两种调...

本篇系统介绍了DeepResearch技术，阐述了其通过大规模检索与流程编排解决大模型幻觉和长文本生成难题的核心机制，详细梳理了四种主流架构模式及多家科技巨头的技术路线，同...

本篇分享了Coze平台创建AI智能体的三种方式：AI自动构建(适合小白)、预制模板构建(复用模板)和标准流程构建(适合进阶)，并实践构建三款智能体。Coze让用户无需编程即...

Coze以免费易用、多模型支持和跨平台发布为核心优势，降低了智能体开发门槛。文章解析了Coze的六大核心功能：插件系统、知识库、数据库、图像流、工作流，以及多智能体，全面展...