大模型真好玩

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题输入到研究报告生成的全流程

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。 本文是一个简单教程，演示如何使用 GitHub Actions 自动发布一个 React 应用到 GitHu…

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，实现了从问题分析到研究报告的完整代码

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用方式和五项功能。

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，同时总结当前面临的挑战与机遇。

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让用户无需编程即可快速构建并发布智能体。

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，全面展现了Coze平台的强大能力。

本文探讨2025年主流低代码Agent开发框架，对比Coze、Dify、n8n和LangFlow的特性与适用场景，通过分析各平台优势，帮助不同技术背景的开发者快速选择合适的工具高效构建智能体应用。

本期分享梳理了现有的12项Agent开发框架并将其归类为四大类：低代码平台、基础编程范式、高级代码框架和智能体框架。本期分享旨在通过梳理这四类框架的特性与适用场景，为开发者的技术选型提供清晰指南。