智能体开发

Langflow流程控制组件实操指南：If-Else、Loop、Notify and Listen、Run Flow全解析Langflow作为低代码LLM流程编排工具，其流程控制类组件是实现复杂业务逻辑的核心支撑。本文将详细拆解四大核心流程控制组件——If-Else（条件分支）、Loop（循环）、Notify and Listen（通知与监听）、Run Flow（子流程调用），结合具体实操示例，讲解各组件的功能、核心参数配置及应用场景，帮助开发者快速掌握组件用法，高效编排符合需求的LLM流程，提升流程开发效率与复用性。

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解密OpenClaw系列08-OpenClaw组件交互关系（1）OpenClaw是一个基于AI驱动的自动化控制系统，通过集成多种核心组件实现智能设备控制和自动化操作。本项目展示了现代AI应用中各组件间的复杂交互关系，包括AI模型管理、设备识别、权限控制和自动更新等关键功能模块。

从零构建医疗AI Agent：RAG增强检索、混合搜索与模型部署实战感谢小伙伴们的支持，给博主点个免费的关注吧，需要完整代码和数据集的小伙伴可以私信我~在医疗AI领域，构建一个可靠的问答系统面临独特的挑战：医学知识的专业性要求极高的检索精度，患者隐私要求本地化部署能力，实时性要求高效的检索架构。本文将详细介绍如何基于LangChain、Milvus和Qwen3构建一个完整的医疗AI Agent系统。

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解密OpenClaw系列10-OpenClawSparkle框架集成本文件面向在 macOS 应用中集成 Sparkle 2.8.1 自动更新框架的工程实践，基于 OpenClaw 项目的实际集成情况，系统阐述框架嵌入方式、配置参数设置与初始化流程，重点说明以下关键点：

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解密OpenClaw系列10-OpenClaw系统要求本文件面向在 macOS 平台上部署与运行 OpenClaw 的用户与管理员，提供系统的、可操作的“系统要求”说明。内容涵盖：

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解密OpenClaw系列07-OpenClaw数据流分析OpenClaw是一个基于人工智能的自动化控制系统，通过集成多种AI模型和设备识别技术，实现对计算机系统的智能控制。本项目的核心目标是提供一个完整的AI驱动的自动化平台，支持多种设备和应用场景。

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系列4/5-WinClaw破局之道：如何用“渐进式暴露“打赢工具优化的翻身仗？本系列是AI agent中高级开发者非常受益的开发经验，新鲜火辣出台，献给开发者马年的礼物！摘要：当OpenClaw在macOS上以配置驱动的优雅架构驰骋时，WinClaw在Windows平台的轻量化之路上找到了属于自己的破局之道——"渐进式暴露"策略。这一方案既避免了OpenClaw的架构复杂度，又解决了全量Schema传递的工具滥用问题。本文详解这一平衡效率与安全的WinClaw专属方案。

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系列5/5-WinClaw工程实战：从“写博客“灾难到TaskTrace追踪系统的涅槃重生本系列是AI agent中高级开发者非常受益的开发经验，新鲜火辣出台，献给开发者马年的礼物！摘要：OpenClaw拥有完善的审计机制，而WinClaw在遭遇"写博客"灾难后，从零构建了自己的质量保障体系——TaskTrace全链路追踪系统和工具纳入规范。本文展示WinClaw如何在轻量化定位下，用工程化手段实现与OpenClaw同等级的质量管控能力。

Langflow Agent开发实战：从组件与数据类型到落地应用Langflow作为可视化LLM工作流构建工具，凭借组件化设计大幅降低了大语言模型应用的开发门槛，尤其为Agent（智能体）开发提供了高效的可视化解决方案。本文将从Langflow核心介绍入手，重点拆解核心组件分类、数据类型与端口匹配规则，结合具体的Agent开发示例，手把手引导开发者掌握Langflow Agent的搭建逻辑与实操技巧，帮助读者快速将Langflow应用于实际项目，实现具备工具调用、上下文管理能力的智能体开发。

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解密OpenClaw_03-OpenClaw核心功能特性全网唯一系统剖析OpenClaw学习专栏本文档引用的文件本文件面向使用者与开发者，系统化梳理 OpenClaw 的核心功能特性与实现要点，覆盖以下方面：

LangChain入门（十四）- Agentic RAG 的正确打开方式：用 LangChain 实现“有思考、可解释、不遗漏”的检索增强问答在构建检索增强生成（RAG）系统时，许多开发者会陷入一个两难：是追求极致效率，把所有检索结果一次性丢给大模型生成答案；还是牺牲一点性能，让 AI 分步骤“思考”并逐步输出中间结论，以提升透明度和用户信任？前者看似简洁高效，却容易变成黑盒；后者虽然体验友好，但若设计不当，极易导致重复检索、LLM 调用冗余、答案冲突等问题。最近，一种结合 LangChain 与 Qdrant 的 Agentic Flow 被广泛尝试：用户提问后，系统先用 LLM 动态拆解出多个子问题，再逐个检索、逐个生成中间回答，最后汇总成

【Coze-AI】智能体开发基础个人主页：矢望个人专栏：C++、Linux、C语言、数据结构、Coze-AI智能体是基于大语言模型构建的，具备自主感知环境、分析数据并执行目标任务的能力。与传统自动化工具不同，其核心差异在于主动适应能力，可通过用户反馈和数据迭代持续优化策略，而非仅执行预设规则。

【Coze智能体开发】（三）解锁 Coze 智能体超能力：插件 + 知识库 + 数据库全解析，让 AI 从 “会聊天“ 到 “能办事“！编辑前言一、Coze 资源全景：不止于 "聊天" 的能力延伸二、插件：给智能体装上 "手脚"，让 AI 能 "动手办事"

快速上架第一个智能体Coze（官网：https://www.coze.cn/home），是字节跳动出品的，一个 AI Agent 开发平台，在该平台上可以将自己调试完成，开发好的智能体上架到他们的商店，分享给其他人使用，也可以使用其他开发者上架的智能体。

【Coze智能体开发】（二）从 0 到 1 精通 Coze 智能体开发：基础到实战全攻略，新手也能快速上手！编辑引言一、智能体核心认知：它不是简单的 "聊天机器人"1.1 什么是智能体？—— 有自主能力的 AI"办事员"

告别智能体开发困境：DeepAgent框架全解析+实战案例+ag-ui交互实现在大模型智能体（Agent）落地热潮中，开发者普遍面临三大核心痛点：开发门槛高（需手动整合记忆、工具等复杂模块）、部署适配难（主流框架环境配置繁琐）、交互落地慢（缺乏配套前端方案，需额外投入前端资源）。DeepAgent作为聚焦智能体快速开发与部署的轻量化开源框架，凭借内置的记忆管理、工具调用、多模态交互等核心能力，以及配套的ag-ui低代码组件库，精准破解上述痛点，大幅降低智能体从开发到落地的全链路门槛。

Wilber的技术分享

【大模型实战笔记 8】深入理解 LangGraph：构建可持久化、多智能体的 LLM 工作流摘要：本文系统解析 LangGraph 框架的核心设计理念与工程实践，详解其图式架构、状态管理机制及高级应用场景，包括持久化内存、人机协同、多智能体系统与规划执行模式，助你构建复杂可靠的 LLM 应用。

赋范大模型技术社区

LangChain + DeepResearch 实战：从 0 到 1 构建深度研究智能体（附源码）随着 Manus、Claude Code 以及 Deep Research 等应用的爆火，其背后的核心技术——深层代理（Deep Agents）正在成为 AI 领域的新焦点。

白鹿第一帅

ModelEngine 智能体开发实战：2 个月 3 个项目从知识库到多 Agent 协作完整指南文章作者：白鹿第一帅，作者主页：https://blog.csdn.net/qq_22695001，未经授权，严禁转载，侵权必究！

Agent配置最佳实践：Prompt工程与参数调优🌟Hello，我是摘星！ 🌈 在彩虹般绚烂的技术栈中，我是那个永不停歇的色彩收集者。 🦋 每一个优化都是我培育的花朵，每一个特性都是我放飞的蝴蝶。 🔬 每一次代码审查都是我的显微镜观察，每一次重构都是我的化学实验。 🎵 在编程的交响乐中，我既是指挥家也是演奏者。让我们一起，在技术的音乐厅里，奏响属于程序员的华美乐章。