AI达人说

本文解析了Dify平台App Runner和Task Pipeline中因长时间任务导致的数据库连接池耗尽问题，提出"立即关闭连接"和"传递ID而非Model对象"两大核心...

Agent 模块是 Dify 系统的核心组件，实现了基于大语言模型的智能代理功能。该模块支持多种代理策略，能够根据用户需求动态调用工具，完成复杂任务。通过合理的设计模式和架...

想了解企业级 AI 应用如何保证生成内容的一致性和质量？这这份文档不仅分析了模板的功能和设计要点，还提供了代码优化建议（模板组织、加载机制、验证机制），是 AI 工程师和开...

AI时代，开发者的角色正在发生根本转变。从孤军奋战的码农，到指挥AI团队的架构师。本文深度解析Vibe Coding的利与弊，揭示人机协作开发的核心框架，帮你抓住AI时代的...

让AI模型自己解释如何思考，会发生什么？本文通过Gemini、ChatGPT、Grok、Kimi、Claude、DeepSeek等主流模型的"自我剖白"，首次系统揭示了大语...

命令行界面正在经历AI革命。本文深度对比Claude CLI、Gemini CLI、Aider和GitHub Copilot CLI四款主流工具，从代码重构到架构设计，从个...

面对众多AI智能体开发框架，你是否也感到选择困难？本文深入对比LangChain、LangGraph、Google ADK、CrewAI等8大主流框架，从实际应用场景出发，...

传统AI主要依赖API和预设脚本，而新一代智能体已经能够直接与计算机交互。它们通过视觉感知分析GUI元素，理解上下文识别按钮功能，还能动态执行操控鼠标键盘。这种能力让AI可...

提示工程是AI时代的核心技能。这篇文章系统梳理了从基础到高级的9大提示技术，包括零样本提示、思维链、ReAct模式等实用方法。无论你是开发者还是AI爱好者，都能在这里找到提...

这篇文章深入解析了一种名为"探索与发现"的AI智能体设计模式。它不同于传统AI的被动执行，而是能够主动探索未知、发现新知识。...

在复杂环境中，AI智能体如何像人类一样判断"先做什么"？本文基于《Chapter 20: Prioritization》技术文档，结合分布式系统运维、多智能体协作等真实项目...

文章从实践角度出发，涵盖了性能跟踪、合规审计、异常检测等关键场景，提供了具体代码示例和评估框架。最重要的是，它帮助我建立了多维评估思维，理解了从传统软件测试到AI智能体评估...

Dify 后端采用事件驱动架构实现系统各组件间的松耦合通信。事件系统基于 Python 的 blinker 库构建，实现了发布-订阅模式，使系统能够对核心业务操作做出响应而...

系统总结了模型推理技术的核心概念、方法体系和实际应用。从思维链到思维树，从自我纠正到多智能体协同，文章深入探讨了推理技术如何让AI系统从"黑盒"走向"白盒"，提升处理复杂问...

本文深入剖析Dify项目的配置管理系统，该系统采用模块化、层次化设计，基于Pydantic构建。通过分析其整体架构、主要模块（部署配置、功能配置、中间件配置等）、技术栈和设...

本文深入探讨智能体资源感知优化技术，分析了经济策略实现、多智能体协同架构、动态路由机制、边缘能效优化和商业模式转变五大核心策略，并提供了清晰的项目实施路线图，帮助技术人员构...