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大模型调用脱敏接口时，如何保证查询实体的一致性 在大模型与业务系统结合的场景中，一种越来越常见的处理流程是这样的，用户用自然语言提出问题，大模型负责理解用户的意图，识别出关键实体和查询目标，然后调用第三方业务接口获取数据，最后将接口返回的结果组织成自然语言答案呈现给用户。这个流程看起来直观，但中间有 阅读全文
posted @ 2026-07-18 20:52
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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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第 3 周学习笔记：LangGraph 高级特性与生产级应用 学习时间：2026年6月（5天） | 核心主题：LangGraph 图编排 → 复杂工作流 → 多智能体协作 → 生产部署 → 性能优化 一、本周学习路线总览 本周以"从单 Agent 的 ReAct 循环到构建生产级、有状态、多智能体协 阅读全文
posted @ 2026-07-04 23:59
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Day 5：性能优化与监控 引言：当 Agent 跑通之后，然后呢 经过前四天的学习，你已经能够用 LangGraph 构建功能完备的 Agent 系统，从单节点的 ReAct 循环到复杂的多智能体协作网络，代码在本地终端里跑得顺风顺水。然而当你把同样的 Agent 部署到生产环境中面对真实流量时， 阅读全文
posted @ 2026-07-04 23:58
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Day 4：生产级部署 引言：从开发到生产的最后一公里 前三天的学习让我们掌握了 LangGraph 的核心能力，从单个 Agent 的 ReAct 循环到复杂的多智能体协作系统，这些知识已经足以构建功能完备的 LLM 应用。然而一个在本地 python main.py 下运行正常的 Agent 距 阅读全文
posted @ 2026-07-04 23:58
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