【EF Core】继承策略——TPT
先补充一下前一篇中的 TPH 策略的内容——非完整性类型鉴别器。这个东西官方文档写了等于没写，许多大伙伴可能不知道是啥玩意儿。不用慌，老周给你整个示例，你就懂了。 这种特例多见于先有数据库（DB First）的方案。好，那咱们就先建库，脚本如下，很简单。 use master; go -- 创建数据 ...
[MAF的Agent管道详解-05]对话历史的持久化和输入输出的增强
在不考虑LLM自身差异的前提下，LLM响应内容的质量和准确性取决于作为输入提供给LLM的消息列表和配置选项，如果能否提供一种灵活的机制动态地定制输入给LLM的消息列表和配置选项，无疑是非常有价值的。另一方面，LLM返回的结果往往也需要经过一些定制化的处理才能满足我们的需求，如果上述的这种机制还能对L... ...
[MAF的Agent管道详解-04]如何让LLM按照要求的结构输出数据?
针对IChatClient的结构化输出可以通过调用如下这些重载的GetResponseAsync<T>扩展方法来完成。具体的实现很简单，这些方法最终会利用指定或者默认的JsonSerializerOptions针对泛型参数T生成一个ChatResponseFormatJson对象，并作为ChatOp ...
零基础认识大语言模型工作原理
【目录】 什么是文字接龙？ 大模型如何做文字接龙？ 什么是Token词元？ 什么是Vocabulary词表？ 什么是概率分布？ 内部接龙流程 什么是Token计费 大模型训练方式和步骤 大模型有思考推理能力吗？ 大模型擅长和不擅长的任务 大模型在Agent中扮演的角色 大语言模型（Large Lan ...
[MAF的Agent管道详解-03]连接LLM的IChatClient对象
在`IChatClient`管道的最末端是一个与LLM进行交互的`IChatClient`对象，这个对象负责将最终的请求发送给LLM并返回响应结果。这个`IChatClient`对象的具体类型取决于我们使用的是什么模型以及模型的部署方式。系统提供了很多这样的`IChatClient`实现来支持不同的... ...
《HelloGitHub》第 122 期
兴趣是最好的老师，HelloGitHub 让你对开源感兴趣！ 简介 HelloGitHub 分享 GitHub 上有趣、入门级的开源项目。 github.com/521xueweihan/HelloGitHub 这里有实战项目、入门教程、黑科技、开源书籍、大厂开源项目等，涵盖多种编程语言 Pytho ...
入门：我的第一个Vibe Coding实践程序
01 | 先把开发环境准备好 第一次做 Vibe Coding，笔者没有直接让 AI 写页面，而是先整理环境边界。 笔者的开发环境里，Codex Cli 已安装，并配置了可用模型；同时配置了 Oracle SQLcl 的 MCP，可以连接到数据库里的开发用户。为了后续方便，也添加了 Oracle 的 ...
[MAF的Agent管道详解-02]IChatClient管道如何完美连接大模型？
`ChatClientAgent`的管道具有如下的结构，整个结构从右到左大体上由三部分组成：连接LLM的`IChatClient`及其中间件链条；旨在实现输入输出增强的多一个`AIContextProvider`链条；`AIAgent`中间件链条。本篇文章主要关注第一部分，我们将其称为`IChatC... ...
Linux时区修改为CST
01 | 为什么要改时区 Linux 服务器的时间看起来只是一个基础配置，但它会影响日志排查、定时任务、监控告警和业务数据记录。 如果服务器默认不是国内常用时区，日志时间就可能和实际排查时间对不上。问题发生在上午，日志却显示成凌晨，这会让定位问题变得很绕。 把系统时区改为 Asia/Shanghai ...
[MAF的Agent管道详解-01]塑智能体边界，从AIAgent抽象类开始
和LangChain**万法归一**的设计哲学不同，MAF在设计上采用了**多态**的设计哲学，提供了一个Agent基类，通过继承这个基类来创建不同类型的Agent。虽然MAF的Agent类型多种多样，但最重要的莫过于`ChatClientAgent`，MAF语境下的Agent基本上指的就是这个对象... ...
AI Coding开始进入第四个时代，我还没上车呢！
你好呀，我是歪歪。 前段时间去了参加了一场音乐节，感受了一下现场的魅力。 在乐队换场休息时间，我和 Max 同学就在盘点我们这几年一起听过的音乐节。 细细一盘，发现从 2022 年到 2026 年，每一年都参加了音乐节： 在盘点的过程中，我就想着做一个海报，海报的内容就是记录自己看过哪些乐队。 刚好 ...
[对比学习LangChain和MAF-04]针对消息的设计
基于对话的Chat Agent是目前最主流的Agent类型，它采用的**基于角色的消息**是一种结构化对话机制，它通过将对话内容划分为不同的预设身份（Roles）来引导模型理解其职责和当前上下文。LangChain和MAF针对基于角色的消息设计了一个完整的消息体系，但是它们的设计思路和实现方式却有所... ...
哈哈哈哈哈打不过我吧，没有办法我(vllm)就是这么强大！
前文在微信公众号平台爆了 ，接近1w自然阅读，文生文已经满足不了博主的分享欲，今天记录vllm咧一个文生图模型。 在文本生成领域，99%的应用都基于自回归模型（Autoregressive Models），也就是我们熟知的GPT系列、LLaMA等。 文本（Text）是离散的，由词元（Token）组成 ...
Hermes Edu Skills 从 170 到 188：一次中文教育 Agent Skill Pack 的工程化升级
这次更新不是“多写了 18 个提示词”，而是把中文教育 Agent 的能力层，从内容清单推进到更完整的 Skill Pack：可安装、可路由、可诊断、可迁移，也更适合真实产品集成。 前段时间我发布 Hermes Edu Skills 时，公开 Skill 数量还是 170 个。 那一版主要解决的是“ ...
Qt Bridges for C# 深度技术解析
Qt Bridges for C# Public Beta 是一个技术上深思熟虑、战略上必要且时机上紧迫的项目。它承载了 Qt Group 从 C++ 框架供应商向多语言 UI 基础设施平台转型的核心使命，同时也是应对 Flutter 侵蚀和 Avalonia 扩张的关键防御工事 ...
如何在Oracle Agent Factory中配置国内厂商的LLM？
目前Oracle PAF（Private Agent Factory）官方提供配置，LLM providers只有OCI GenAI、OpenAI、Gemini以及vLLM和Ollama的方式。 如果想用国内LLM或者其他中转的LLM，通常是兼容OpenAI的模式，但是OpenAI这里配置是写死的， ...
记一次 .NET 某集群管理软件 内存暴涨分析
一：背景 1. 讲故事 前些天有位朋友微信找到我，说它的程序出现了内存暴涨，自己也没分析出啥，让我看下到底怎么回事，然后让这位朋友抓一个dump，拿它占一卦就行了。 二：内存暴涨分析 1. 为什么会暴涨 到底是哪里的暴涨，折半查找一下就知道了，分别通过 !address -summary 和 !ee ...
[对比学习LangChain和MAF-03]完全不同的Agent设计哲学
Agent是一个能够自主决策和执行任务的Agent，它可以根据用户的输入和上下文信息来规划自己的行动，并利用工具来完成任务。LangChain和MAF针对Agent采用了完全不同的设计哲学和实现方式。虽然LangChain提供了针对Agent的不同创建方式，但是通过这些方式创建的Agent本质却没有... ...
OpenClaw.NET 兼容性目录指南（Compatibility Catalog）
面向 OpenClaw.NET 用户与贡献者的 compat/public-smoke.json 完整技术指南。 概述 compat/public-smoke.json 是 OpenClaw.NET 兼容性验证体系的核心清单文件。它承担着以下关键职责： 集中管理所有已知公开插件（NPM Plugin ...
这 3 年做教育相关项目，我把一些经验整理成了一个开源 Agent Skills 项目
过去 3 年，我一直在做教育相关的事情。 这几年接触过很多和教育有关的场景：学生学习、家长陪学、老师备课、作业练习、错题复盘、考试复习、知识点讲解、学习计划等等。 刚开始做 AI 教育时，我也和很多人一样，会很自然地想： 是不是只要写几个 Prompt，套上大模型，就能做一个 AI 老师？ 但做了一 ...
