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最新 Coze 教程：40+ 条视频涨粉 10W+，利用 Coze 工作流 + 视频组件，一键制作爆款小人国微景动画视频大家好，我是大明哥，目前专注 AI 智能体这是大明哥《100 个 Coze 精品案例》的第 007 个案例：用 Coze 工作流一键制作爆款小人国微景动画视频。

上下文工程指南经过 DAIR.AI Academy几年前，许多人，包括顶级AI研究人员都声称，提示工程已经过时了。显然，他们大错特错。实际上，提示工程现在比以往任何时候都更加重要，重要到它现在被重新命名为"上下文工程"。是的，又一个时髦的术语，用来描述为LLM有效执行任务而提供必要指令和相关背景信息的重要过程。

前端双越老师

30 行代码 langChain.js 开发你的第一个 Agent大家好，我是双越老师，也是 wangEditor 作者。我正开发一个 Node 全栈 AIGC 知识库划水AI，包括 AI 写作、多人协同编辑。复杂业务，真实上线，大家可以去注册试用，围观项目研发过程。

COZE实战部署（三）—— 更多实例的展示之前有过想法做一个这样的小程序，今天来实现一下，所以是自己手搓的...1.创建一个应用：2.添加模型进行节点设置

大模型开发

零基础打造AI智能体实战教学（10）----零基础用Coze打造短视频自动洗稿工作流目标：输入视频链接 → 自动输出合规改写文案，解决重复率问题工具：Coze平台（免费AI工作流搭建工具）耗时：约15分钟 👉 原视频教程

大模型开发

零基础打造AI智能体实战教学（9）----把Coze AI助手部署到Discord频道教程《将Bot部署第三方平台（Discord）》教会你如何把Coze平台训练的AI助手（如第八节的“每日总结小助手”）无缝接入Discord服务器，实现群聊自动化交互+定时推送。

程序员鱼皮

Cursor 1.2重磅更新，这个痛点终于被解决了！大家好，我是程序员鱼皮。分享一个重磅消息，AI 编程工具 Cursor 1.2 版本正式发布了！感觉最近 Cursor 团队像打了鸡血一样，从 1.0 到 1.1 再到 1.2，短短一个月更新了 2 个正式版本。

COZE实战部署（一）—— 扣子任务空间调配和实现打开：界面： 1.附件：支持上传文件（识别文字） 2.MCP扩展：MCP 是一种开放协议，可理解为扣子空间的插件系统，通过标准化接口连接 AI Agent 与外部工具、数据源。使用 MCP 能在大语言模型基础上构建智能体和复杂工作流，提供预构建集成、灵活切换大语言模型、保障数据安全等好处。在扣子空间，通用 MCP 扩展已内置到主 Agent，执行任务时自动调用；还有个性化扩展在扩展库。添加 MCP 扩展，可在输入提示词时单击扩展进行添加，支持多个官方扩展。常用 MCP 扩展如高德地图、飞书云文档等，涵盖

manus终于开放啦原文网址：manus.im帮我制定一个旅行计划，我想从北京到云南自驾游，总共七天，一家四口人，沿途重要景点可以休息也可以露营或者住宿，住宿以民宿为主，吃饭也要方便，最好有当地特色的那种

在Mac上10分钟玩转LoRA微调模型原文“不用显卡、不用上云，只靠一台 Mac 就能训练属于自己的 AI 模型。”可以看到损失值每轮递减，在M3 MacBook上，5 epoch≈3分钟，所以非常快就能看到结果。

学习【北京大学】DeepSeek内部研讨系列: AI Agent与Agentic AI的原理和应用并做分享原文人工智能的浪潮正以前所未有的速度席卷全球，深刻改变着我们的生活和工作方式。从早期基于预设规则的专家系统，到后来通过大数据和算法进行模式识别的机器学习，再到近年来能够生成原创内容的生成式AI，我们见证了人工智能从简单的“工具”向更具交互性的“伙伴”的持续演变。然而，AI的进化并未止步于此。展望2025年，我们正迈入一个全新的AI时代——“Agentic AI”（智能体AI）时代。这一新范式将彻底改变我们与智能系统互动的方式，其核心在于实现从“被动执行指令”到“主动规划与行动”的根本性转变。Agenti

揭秘 Google A2A 协议：赋能智能体协作的未来原文在人工智能（AI）的宏大叙事中,我们正见证着一场从单一智能体向多智能体系统演进的深刻变革。过去,AI系统往往专注于在特定领域内执行单一任务,其能力边界清晰可见。然而,随着现实世界任务复杂度的不断攀升,以及用户对AI系统智能化水平的更高期待,孤立的智能体已难以满足需求。这促使业界开始探索让多个AI智能体协同工作,共同完成复杂目标的新路径。

LangGraph官方文档笔记（七）——Agent的输入输出LangGraph文档解释：github.langchain.ac.cn/langgraphjs…代理输入必须是一个包含 messages 键的对象，支持多种输入形式，且会自动转换为 LangChain 内部消息格式。具体格式如下：

勤奋的大熊猫

机器学习中的 Agent 是什么？博主本人要开一个新坑了，主要分享机器学习相关的内容。本人越来越觉得机器学习将来会是 “传说级别” 的技术，因此，需要------跑步前进！

前端视角下认识AI Agent大家好！今天我们来从前端视角介绍一下AI Agent。在过去的一年里，我们见证了大型语言模型（LLM）的飞速发展。从 ChatGPT 到各种开源模型，它们强大的对话和内容生成能力，已经深刻地改变了我们获取信息和进行创作的方式。无论是写代码还是做翻译，AI 都已成为我们身边不可或缺的助手。但时至今日，我们对 AI 的期望已经不再满足于只能简单的"聊一聊"，我们更希望 AI 能够为我们处理更复杂的任务，在这一方面，单纯的 LLM 开始显得力不从心。

程序员X小鹿

字节扣子空间的这个新功能，又原地封神了！打工人从此告别通宵！（附实测体验）记得在扣子空间刚开启内测时，写过一篇扣子空间的测评。免费，含邀请码！实测字节版Manus扣子空间6大实用场景，居然还能这么玩！（附扣子空间保姆级教程）

hjs_deeplearning

认知篇#10：何为分布式与多智能体？二者联系？分布式系统指的是：一个由多个计算节点组成的系统，这些节点协同工作，共同完成一个任务。每个节点可以是不同的计算机、服务器，甚至是不同地区的设备。

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FunctionCalling：当大模型开始理解这个世界FucntionCalling，一个现在经常被提起的东西，那它到底是个什么东西，有什么作用，原理又是怎样的，下面我们来逐步的进行解释

大模型教程

为什么你的RAG效果差？可能PDF没准备好！将 PDF 转成文本这件事，过去是“能做到”，现在是“轻松做到”。最近我搭建了一个图数据库（Graph Data Store），用于 RAG 系统 —— 换句话说，我们做了一个 GraphRAG。

LLM-201: OpenHands与LLM交互链路分析用户请求前端发送：POST /chat {"message": "修改README.md第5行"}链路处理