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AI应用入门之LangChain中SerpAPI、LLM-Math等Tools的集成方法实践图片来源网络，侵权联系删。在大模型应用开发领域，LangChain的工具（Tools）组件是实现AI与真实世界交互的关键桥梁。2025年，基于LangChain构建的AI应用中，超过75%集成了外部工具，其中SerpAPI（搜索工具）和LLM-Math（数学计算工具）是最常用的两种工具。Tools本质上是封装了特定功能的可调用单元，允许大语言模型突破纯文本生成的局限，执行搜索、计算、数据库查询等外部操作。本文将从技术本质出发，结合产业实践，深度解析Tools组件的集成方法与最佳实践，为开发者提供完整的技术

AI大模型基础概念扫盲篇：Agent、Token、MoE、RAG、Embedding、对齐、Transformer、预训练、微调1、Al Agent（智能体）OpenAl对Al Agent的定义是: 以大语言模型为核心驱动，具备自主感知需求、拆解任务、记忆信息、调用工具能力，能端到端完成复杂目标的智能系统。

爱听歌的周童鞋

斯坦福大学 | CS336 | 从零开始构建语言模型 | Spring 2025 | 笔记 | Lecture 11: Scaling laws 2学习斯坦福的 CS336 课程，本篇文章记录课程第十一讲：推理，记录下个人学习笔记，仅供自己参考😄website：https://stanford-cs336.github.io/spring2025

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3 张动图秒懂 A2A 协议：打造高效 Multi-Agent 协同机制本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，在智泊AI。随着 AI Agent（智能体）技术的爆发，未来我们也必将从“人与 AI 对话”的时代迈向“AI 与 AI 协作”的时代。然而，目前的 Agent 大多像是“独行侠”——它们各自拥有相关的专业能力，却很难跨越框架、跨越服务器进行协作。

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RAG 系统架构设计模式介绍本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，在智泊AI。在模块化RAG（Retrieval-Augmented Generation）设计中，各种操作模式通过模块化的方式协同工作，形成了一个名为 RAG流的工作流程。这个 RAG流可以被视为由多个子函数组成的图形结构。通过控制逻辑，这些子函数会按预定的顺序执行，同时也能根据需求进行条件判断、分支或循环。

Google 官方白皮书Prompt Engineering 深度解读当你的 AI 应用从 Demo 走向 Production，当日均 API 调用量突破 10 万次，你会痛苦地发现：Prompt 不再只是"怎么提问"的艺术，而是直接关乎毛利的"工程科学"。

谷歌这本 68 页提示词手册，才是 Gemini 3 Pro 的完全体「附官方内功心法」本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，在智泊AI。Gemini 3 Pro 必须是最近最热议的话题。昨天在一个大佬的评论区看到有好几个人留言说：“Gemini 3 Pro 老理解错意思”。

Langchain 浅出原本的计划是发一篇《langchain深入浅出》，但是太长了就切割成了两部份，先发了这篇浅出中间还经历了大版本的更新╮(╯▽╰)╭但是有惊无险还是写完了。

【RL】Does RLVR enable LLMs to self-improve？论文：Does RLVR enable LLMs to self-improve？（1）可验证奖励：首先，定义了一个LLM生成序列 y = ( y 1 , … , y T ) y = (y_1, \ldots, y_T) y=(y1,…,yT)，并引入一个确定性验证器 V \mathcal{V} V，返回二进制奖励 r ∈ { 0 , 1 } r \in \{0, 1\} r∈{0,1}，其中 r = 1 r = 1 r=1 当且仅当模型的最终答案完全正确。

【图像处理基石】如何使用大模型进行图像处理工作？传统图像处理依赖手工设计的特征提取器（如SIFT、HOG）和固定规则的算法组合，在复杂场景（如语义理解、创意生成）中往往力不从心。而以扩散模型、视觉-语言模型为代表的大模型技术，通过海量数据学习到的通用视觉表征，实现了"端到端"的图像处理能力跃迁。

LLM 推理的“显存墙”与“通信墙”：从显存分布到部署原则这是一篇基于我们之前的对话内容整合而成的深度技术文章。文章从你提供的关于“显存与带宽限制”的精辟论述出发，深入剖析了 Llama-3-70B 的实际数据，对比了 MHA 与 GQA 的巨大差异，并探讨了 LLM 推理系统的核心瓶颈。

增强城市数据分析：多密度区域的自适应分区框架原文: Enhancing Urban Data Analysis: Adaptive Partitioning Framework for Multidensity Regions 欢迎引用！

GPUStack v2：推理加速释放算力潜能，开源重塑大模型推理下半场2025 年是大模型推理技术发展的关键之年。自年初 DeepSeek R1 发布引发全民关注以来，推理框架加速需求暴涨，推理优化的战场骤然升温。以 vLLM、SGLang、MindIE 为代表的高性能推理引擎，以及 FlashInfer、FlashAttention、ATB 等底层加速库不断突破性能瓶颈，相比年初，部分前沿框架的推理性能提升已达 3 到 4 倍以上。

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当AMIS遇见AI智能体：如何为低代码开发装上“智慧大脑”？AMIS是百度开源的一款基于JSON配置的前端低代码框架，它通过声明式的配置方式让开发者能够快速构建各种后台管理系统界面，其核心优势在于其丰富的组件库和高度可定制性。在可视化操作方面，AMIS提供了配置面板，允许开发者通过可视化方式编辑组件属性，同时支持代码模式直接编辑AMIS配置代码。

建议所有初学者都这样去微调大模型！SFT先调 prompt，保证让模型可以按照你想输出的样式先输出。如果怎么调都不行建议换模型，说明能力不行。

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智能体变笨了是什么原因？怎么优化？本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，在智泊AI。“ 大模型应用开发，做出来只是开始，做好才是能力。 ”

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检索增强生成（RAG）与大语言模型微调（Fine-tuning）的差异、优势及使用场景详解本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，在智泊AI。微调大语言模型是利用特定任务或领域的定制数据集，对预训练模型进行调整,而检索增强生成（RAG）则将检索系统与生成模型相结合，动态地将外部的、最新的知识融入生成结果中。

索引 ≠ 检索！RAG 高手都在用的六种知识表示方法本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，在智泊AI。检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）正在改变大型语言模型（LLMs）利用外部知识的方式。问题在于许多开发者误解了 RAG 的实际作用。他们关注存储在向量数据库中的文档，并认为所有的“魔法”始于此、终于此，但这完全是错误的。索引和检索根本不是一回事。

用AI这么久了，你知道什么是大模型吗？看这里，3分钟让你入门本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，在智泊AI。你是不是也好奇：为啥元宝、豆包、DeepSeek既能写文案又能解数学题？元宝怎么像“活字典”啥都懂？这些AI聊天助手的背后，都藏着同一个“超级大脑”——LLM(Large Language Model，大语言模型)。

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一个可以补充 Mermaid 的可视化组件库 Infographic上周末在 SEE Conf 大会上，由蚂蚁的 AntV 数据可视化团队开源 Infographic 信息图可视化，开源地址见 antvis/Infographic，官网在这里。