Published on2025年7月13日BAML 原理与实战:AI 工作流与代理的声明式提示语言全解析BAMLAI工作流提示工程代理LLMPython类型安全BoundaryML全面介绍 BAML(BoundaryML Application Modeling Language)声明式提示语言的设计理念、安装与使用方法,并结合源码与官网文档,深入剖析其类型系统、编译流程与 Python 集成原理,帮助开发者高效构建可靠的 AI 工作流与智能代理。
Published on2025年7月2日上下文工程:从提示工程到智能体时代的关键技术上下文工程大语言模型LLM智能体RAG提示工程记忆系统LangGraph本文探讨了上下文工程的核心概念与实践方法,阐述了从提示工程到上下文工程的演进过程,详细分析了上下文的组成要素、重要性及其在智能体开发中的关键作用,并通过LangGraph等实例展示了如何有效实现上下文管理。
Published on2025年6月8日LangGraph实战:从零开始构建智能体应用的状态机编排指南LangGraphLLM状态机智能体DeepSeekPython本文全面解析LangGraph状态机框架,从理论到实践,提供详尽代码示例与运行指南。通过循序渐进的实战演练,掌握从基础聊天机器人到高级状态管理的完整开发流程,深度探索如何结合DeepSeek等大模型构建具有持久记忆与工具集成能力的智能应用,助力开发者快速驾驭这一前沿AI编排技术。
Published on2025年4月18日Java MCP SDK实战指南: 构建大模型与外部工具的智能连接JavaMCPSpring-BootAI集成大语言模型开发工具LLMSpring-AI本文全面解析Model Context Protocol (MCP) Java SDK的核心原理与实现方法,详细讲解如何使用Spring MCP构建连接大型语言模型与外部工具的桥梁,并通过实现天气服务API的实战案例,帮助开发者快速掌握MCP的实际应用与最佳实践。
Published on2025年2月16日Google Agent白皮书解析:模型、工具与编排层全面指南AIAgentLLMGoogle人工智能大语言模型智能代理深入解析Google Agent白皮书核心内容,详细介绍智能代理的架构、组件和工作原理,包括模型、工具、编排层以及ReAct、CoT和ToT等推理框架的应用与区别。
Published on2024年12月22日生成式AI入门与AWS实战 阅读笔记AIGenerative-AI生成式AILLM乱翻书读书笔记《生成式AI入门与AWS实战》(Generative AI on AWS) 的阅读笔记