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从聊天记录到真正的记忆：为 AI Agent 设计一套分层记忆系统 随着大模型能力的提升，越来越多的应用不再满足于做一个一问一答的 ChatBot，而是想做成能长期陪伴用户、记住用户偏好、跨会话理解用户意图的 Agent。但大模型本身并没有真正意义上的记忆，它每一次回答都只是基于当前输入的 Prom 阅读全文
posted @ 2026-07-05 17:23
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Day 5：总结输出与展望 学习内容 四周学习回顾 回望这四周的学习旅程，从对 LangChain 生态只有模糊认知，到能够独立构建和交付包含智能客服、代码审查、数据分析在内的三个完整 Agent 项目，每一步的积累都在为最终的能力跃迁铺设基石。 第 1 周的核心任务是建立对 LangChain 生 阅读全文
posted @ 2026-07-05 00:02
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Day 4：调试、优化与前沿探索 一个 Agent 应用从原型走向生产的过程中，调试能力和运行效率是两个最容易被低估却最终决定成败的因素。在开发阶段，单步执行和 print 语句或许能帮助我们定位问题，但当一个 Agent 同时服务于数百个用户、每一步推理都涉及多次模型调用和工具执行时，传统的调试手 阅读全文
posted @ 2026-07-05 00:01
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Day 3：项目三 — 数据分析智能体 项目背景与架构总览 在企业日常运营中，数据分析需求无处不在。运营团队想知道上个月的销售额同比增长了多少，产品经理想了解不同用户群体的留存曲线，财务部门需要从海量交易记录中提取特定维度的汇总报表。传统的工作流程是业务人员提出问题、数据分析师编写 SQL 查询并执 阅读全文
posted @ 2026-07-05 00:01
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Day 2：项目二 — 代码审查助手 项目背景与架构总览 代码审查是软件工程中保障质量的核心实践。无论是开源社区的 Pull Request 流程，还是企业内部的 CI/CD 流水线，一段代码在被合并到主分支之前通常需要至少一位同行进行人工审查。人工审查的优势在于审查者能够理解业务上下文、发现逻辑缺 阅读全文
posted @ 2026-07-05 00:00
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Day 1：项目一 — 智能客服系统 项目背景与架构总览 智能客服系统是 LangChain 与 LangGraph 综合应用的一个经典场景。在电商、金融、SaaS 等业务中，客服系统需要同时处理 FAQ 类的知识检索问题、订单查询与退款等事务性操作，以及在遇到复杂情况时将对话无缝转接给人工坐席。传 阅读全文
posted @ 2026-07-05 00:00
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