奇舞精选

引言 2025年12月，AI 端侧领域迎来了两大里程碑式突破，标志着端侧智能助手从"能不能用"迈向"能否规模化落地"的关键阶段。 一方面，字节跳动豆包团队发布了豆包手机助手技术预览版，首次在手机端实现

简介 随着大语言模型（LLM）越来越普及，将它们集成到 Web 应用、聊天机器人等场景中成为很多开发者的诉求。但不同模型提供商（DeepSeek、OpenAI、Anthropic、Google 等）在

前言 作为一名前端开发，我想探索浏览器能和 MCP 服务交互到什么程度。受 Koi.ai 文章启发做了个 Chrome 扩展，意外发现：前端与本地 MCP 的交互场景比想象的要有限，但这个探索过程揭示

在大语言模型（LLM）重塑技术版图的今天，“幻觉（Hallucination）”问题依然是悬在企业级应用头顶的达摩克利斯之剑。为了解决这一问题，检索增强生成（RAG）架构应运而生，而 RAG 的核心在

通过本项目，你能得到什么： 一位常驻桌面的虚拟女友：使用 Live2D 技术打造的可爱角色，可以常驻桌面，陪伴你的工作时光 可定制的工作流系统：通过 LangGraph 构建的工作流引擎，让虚拟角色能

当大语言模型（LLM）的应用从原型验证走向规模化落地，开发人员面临的核心痛点已从“能否实现”转变为“如何可靠实现”。2025年10月23日，LangChain正式发布1.0版本，这一里程碑式的更新不仅

当 AI 也学会了"装插件"，普通用户离定制专属 AI 还有多远？ 2024 年 10 月 16 日，Anthropic 给出了一个优雅的答案——Agent Skills。这不是又一个需要编程基础的开

在这个 AI 技术蓬勃发展的时代，每天都有新东西。每次浏览社交媒体，总能看到自媒体和 KOL 们极力的鼓吹着新产品、新技术，满口「革命」和「未来」，起初真的给我整 FOMO 了，但后来越来越感觉到厌烦

当我们使用 LangChain 构建 AI 智能体时，首先要做的是选择正确的智能体架构。 目前常用的2种架构是create_react_agent和create_tool_calling_agent。