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人工干智能

LangChain 中的「工具（Tool）」和「工具包（Toolkit）」漫谈在LangChain的生态体系中，工具（Tool）与工具包（Toolkit）是撑起大模型落地应用的核心骨架，也是让大模型从“能说会道”走向“能做实事”的关键桥梁。如果说大模型是LangChain应用的“大脑”，负责思考、决策与推理，那么工具就是延伸大脑能力的“手脚”，是连接虚拟大模型与现实世界、业务系统的唯一枢纽。没有工具的加持，大模型终究囿于自身的预训练知识边界，无法触达实时数据、本地业务资源，也无法完成具体的业务操作，LangChain作为“大模型应用开发框架”的落地价值也会大打折扣。可以说，工具是L

【VLM】Format Decoupled Reinforcement Learning for Document OCR【文档智能进展】讲的故事是格式化文本（公式、表格等）比纯文本熵值高一个数量级，导致模型输出不确定性大、解析准确率低，所以搞了个应对思路。工作在：Reading or Reasoning? Format Decoupled Reinforcement Learning for Document OCR，https://arxiv.org/pdf/2601.08834，

用什么都重名

「实战指南」使用 Python 调用大模型（LLM）目录前言1. 原生HTTP请求方式1.1 核心特点1.2 关键代码分析1.3 优势和适用场景1.4 完整代码

浅说LLM-Agent（大模型-智能体）大家好我是木木，自从2022年11月30日OpenAI发布ChatGPT后，大模型迅速火热起来，人工智能作为当下最火的行业之一，2025年春节期间DeepSeek R1模型大火。LLM中有很多的技术，今天我们浅说LLM-Agent智能体技术。

人工干智能

LangChain的提示模板template中的{tool_names}和{agent_scratchpad}与一般程序不同：LangChain的提示模板template中的{tool_names}和{agent_scratchpad}变量并不需显示指定，它们会自动被填充。

一个处女座的程序猿

Transformer 之LCW/TTT-E2E：《End-to-End Test-Time Training for Long Context》翻译与解读Transformer 之LCW/TTT-E2E：《End-to-End Test-Time Training for Long Context》翻译与解读

【极客日常】快速上手复杂后端项目开发的经验去年年底一段时间，笔者参与了组织内部智能化平台项目研发攻坚，虽然主攻平台工程部分，但多少也了解了下目前AIGC可以应用到的一些业务场景，以及技术实践、项目管理的一些事情。在先前的文章里头，有浅要描述下AIGC+Web类项目的角色分工和配合。那今天这篇文章，就浅聊一下如果你即将深入此局，适应一个复杂的后端项目开发，有什么方法论是可以通用的。

Web转AI架构篇：Agent Skills vs MCP-混合架构设计模式实战指南图片来源网络，侵权联系删。相关文章深入理解Agent Skills——AI助手的“专业工具箱“实战入门

MCP协议与实践MCP(模型上下文协议)是一个开放协议，用于标准化应用程序向大语言模型（LLM）提供上下文的方式。MCP提供了一种将AI模型连接不同数据源和工具的标准化接口。

Web开发者进阶AI架构：Agent Skills与MCP的企业级架构权衡实战图片来源网络，侵权联系删。相关文章深入理解Agent Skills——AI助手的“专业工具箱“实战入门

Claude Code 与 ChatGPT、Copilot 有什么区别？很多开发者第一次听到 Claude Code，都会下意识地问一句：不就是又一个 AI 编程工具吗？和 ChatGPT、Copilot 到底有什么区别？

HuggingFace Tokenizer 的进化：从分词器到智能对话引擎如果你用过 Hugging Face 的 Transformers 库，一定对 tokenizer 不陌生。它负责把"人话"变成"机器话"——也就是将文本转换成模型能理解的 token ID 序列。随着大模型从"单轮问答"走向"多轮对话"，再到"调用外部工具完成任务"，tokenizer 的角色早已超越了简单的分词器，正在成为构建可靠 AI Agent 的核心基础设施。

杨杨杨大侠

DeepAgents 框架深度解析：从理论到实践的智能代理架构探索如何通过中间件模式构建可扩展的 AI 代理系统在 AI 代理系统快速发展的今天，如何构建一个既能处理复杂任务，又具备良好扩展性的框架？DeepAgents 给出了一个优雅的答案。本文将深入解析 DeepAgents 框架的核心理论、架构设计和执行流程，帮助开发者理解这一强大的 AI 代理框架。

Agent 意图库和知识图谱用“从直觉 → 类比 → 逐步拆开系统 → 最后给你一套可直接套用的模板”的方式，把意图库和知识图谱讲到你能落地用。

数据准备（1）在 RAG 系统中，数据加载器（Data Loader）处于最前端，主要完成以下三个核心任务：内容提取：将 PDF、Word、Markdown、HTML 等不同格式的原始文档转换为可处理的纯文本。

前置RAG意图召回解决的问题分 6 层讲解（由浅入深）：在 Agent 里，“意图”不是泛泛的主题，而是可执行的事务类型。例如（运维）：

CoderJia程序员甲

GitHub 热榜项目 - 日榜(2026-1-15)生成于：2026-1-15共发现热门项目： 8 个榜单类型：日榜本期GitHub热榜显示AI应用开发依然是核心焦点，技术热点集中在智能体评估、多模态数据处理和实用工具开发。τ²-Bench和Inspect AI提供了专业的大模型评估框架，而ART项目则推动智能体在真实任务中的强化学习实战。Buzz凭借离线的音频转录与翻译功能获得高关注，Chandra项目专注于复杂文档OCR，展现了多模态理解的工程需求。同时，MediaCrawler等数据爬虫工具和知识图谱生成器凸显了数据供给与结构化在AI链路中的关键作用

如何减少单智能体输出结果的不确定性？利用并行智能体的“集体智慧”编者按：当 AI 智能体给出的解决方案时好时坏，我们该如何突破这种不确定性的困境？我们今天为大家带来的文章，作者的观点是：单一智能体的运行本质上是一次随机采样，而通过并行运行多个智能体并综合其输出结果，可以将编码任务从“靠运气抽签”转变为对最优解的系统性探索。

带来 AI Agent 开发，OpenSolon v3.8.3 发布OpenSolon 是新一代，Java 企业级应用开发框架。从零开始构建（No Java-EE），有灵活的接口规范与开放生态。采用商用友好的 Apache 2.0 开源协议，是“杭州无耳科技有限公司”开源的根级项目，是 Java 应用开发的生态基座（可替换美国博通公司的 Spring 生态）。

智能体的构建依然是个“脏活累活”...编者按：构建真正可靠的智能体（Agent）为什么依然如此困难？尽管大模型能力日新月异，工具调用、多步推理、状态管理等核心环节却仍充满“脏活累活” —— 是抽象层不够好？平台差异太大？还是我们尚未找到正确的工程范式？