摘要: 通过 LangGraph 的 Middleware 机制,我们可以清楚地看到 Agent 内部的每一步执行。本文用一个完整示例展示 ReAct Agent 的"推理-行动-观察"循环。 核心问题 Agent 调用工具时,模型会被调用两次。为什么? 因为 LLM 本身不能执行工具,它只能: 第一次调用 阅读全文
posted @ 2026-05-19 17:03 江鸟Dev 阅读(22) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 本文介绍 LangGraph 两个核心生产模式:让 Agent 在执行敏感操作前等待人类审批,以及通过中间件在 Agent 运行的关键节点插入自定义逻辑 阅读全文
posted @ 2026-05-19 16:18 江鸟Dev 阅读(16) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 基于 LangChain + LangGraph 构建 AI Agent 的核心概念总结 一、第一次 LLM 调用 LangChain 提供统一的模型接口,可以无缝切换 OpenAI、Anthropic 等不同提供商: from langchain.chat_models import init_c 阅读全文
posted @ 2026-05-18 16:55 江鸟Dev 阅读(24) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 思考模型的切换问题 阅读全文
posted @ 2026-05-18 15:59 江鸟Dev 阅读(223) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 学习多agent的编排 阅读全文
posted @ 2026-05-18 11:53 江鸟Dev 阅读(43) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 以前毕业设计画 UML 图累的要死。。。最近在学习一个项目,做数据模型的时候使用 AI 绘制 UML 图来理清楚数据模型之间的关系 阅读全文
posted @ 2026-05-01 22:22 江鸟Dev 阅读(9) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 问题 问题描述 在终端窗口运行ollama pull qwen3:4b-instruct-2507-q4_K_M出现网络网络超时,如下截图 问题分析 应该是网络屏蔽了ollama相关的一些子域名或子域名对应的ip地址 解决 解决方法一 使用一些上网工具的TUN模式,全局流量强迫全走TUN接口应该就可 阅读全文
posted @ 2026-04-14 23:03 江鸟Dev 阅读(75) 评论(0) 推荐(0)