web转型

Skills高级设计模式（一）：向导式工作流与模板生成图片来源网络，侵权联系删。系列文章在Web开发中，我们早已熟悉「多步骤表单」的设计模式：用户注册向导、电商结算流程、项目初始化配置…这些场景的核心是渐进式信息收集与状态保持。当Web开发者转型AI应用时，向导式Agent工作流正是这一模式的智能升级版——它将复杂任务拆解为可管理的步骤，通过自然语言交互引导用户完成目标，就像把传统表单的"下一步/上一步"按钮，进化为智能对话的上下文感知导航。

Web开发者快速上手AI Agent：基于Function Calling的12306自动订票系统实战图片来源网络，侵权联系删。每逢节假日，抢购12306火车票是无数用户的痛点：反复刷新、验证码干扰、余票瞬变……传统做法是用户自己操作浏览器或使用第三方脚本（存在封号风险）。

Web开发者深度解析Function Calling：Fc全链路机制与实战原理解析图片来源网络，侵权联系删。在 Web 开发中，我们早已习惯通过 RESTful API 调用后端服务：前端发送 GET /api/orders，后端返回 JSON 数据。这一过程清晰、可控、可调试。

MCP 实战：打造股票分析助手系统图片来源网络，侵权联系删。在 Web 开发中，我们早已习惯通过 API 获取数据、处理逻辑、渲染界面。而 MCP（Model Context Protocol）正是将这一范式扩展到 AI Agent 领域的标准协议——它让 LLM 能像调用 RESTful 接口一样，安全、可靠地使用外部工具。

Web开发者实战AI Agent：基于Dify实现OpenAI Deep Research智能体图片来源网络，侵权联系删。在传统Web开发中，用户通过关键词在数据库或搜索引擎中查找信息，结果往往是碎片化、未经整合的链接列表。而 OpenAI 最新推出的 Deep Research（深度研究）能力，则能自动执行多轮网络检索、交叉验证、逻辑推理，并输出结构化研究报告——这相当于将“Google + 分析师 + 撰稿人”三重角色集成到一个AI服务中。

Web开发者实战AI Agent：基于Dify的多模态文生图与文生视频智能体项目图片来源网络，侵权联系删。在传统的Web开发中，图像和视频通常是通过设计师或预先录制的内容来提供的。然而，随着人工智能技术的发展，尤其是多模态模型的应用，我们现在可以实现根据文本描述自动生成图像或视频，这为Web开发者提供了新的创意空间。

Advanced-RAG原理：RAG-Fusion 检索增强生成的多查询融合实战图片来源网络，侵权联系删。在构建AI问答系统时，很多Web开发者会直接采用“用户输入 → 向量检索 → LLM生成”的经典RAG（Retrieval-Augmented Generation）流程。这就像我们在电商网站实现一个商品搜索框：用户输入“轻薄笔记本”，系统返回匹配的商品列表。

Web开发者快速上手AI Agent：基于Advanced-RAG的提示词应用图片来源网络，侵权联系删。在AI应用开发浪潮中，越来越多Web开发者希望将自身技术栈延伸至AI领域。然而，面对“Agent”“RAG”“提示词工程”等术语，不少前端或后端工程师感到无从下手。本文将从Web开发者的视角出发，通过类比熟悉的开发场景（如API调用、状态管理、组件复用），系统讲解如何基于Advanced-RAG架构优化Agent提示词，并提供可运行的Node.js + React端到端项目示例，助你平滑转型AI应用开发。

Web开发者快速上手AI Agent：基于LangChain的提示词应用优化实战图片来源网络，侵权联系删。在Web开发中，我们常常需要将模糊的业务需求转化为清晰的API接口或前端组件。这个过程依赖于精准的需求描述——如果产品经理说“做个好看点的登录页”，你可能做出十种不同的版本。

Web开发者进阶AI Agent：LangChain提示词模板与输出解析器实战图片来源网络，侵权联系删。在Web开发中，我们习惯通过模板引擎（如EJS、Handlebars）动态生成HTML，也依赖JSON Schema校验或Zod/Yup对API响应做结构化解析。这种“输入模板化 + 输出结构化”的工程思维，恰恰是构建可靠AI Agent应用的核心。

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