随笔分类 - AI
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摘要：LLM Wiki 准确来说不是一个具体的软件，而是一种由 Andrej Karpathy （AI 领域知名学者）提出的、关于个人知识管理的新范式 。 它本质上是一套让大语言模型（LLM）充当“知识编译器”的方法论，旨在解决传统知识管理“收藏即遗忘”和 RAG（检索增强生成）“每次提问都从零开始”的痛
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摘要：一、克隆 PageEyes 并安装依赖 # 激活 py312 环境 conda activate py312 # 克隆项目源码 git clone https://github.com/tencentmusic/page-eyes-agent.git # 进入 page-eyes-agent cd
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摘要：上一章（ OmniParser - 安装 linux 系统（一） ）讲的是如何安装以及运行 gradio_demo.py，启动一个 web 应用，如下图。这一章的内容是如何启动一个 REST API 服务，通过接口来提供服务。 一、服务端代码 在 gradio_demo.py 同一个目录中添加 ma
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摘要：一、安装 Ubuntu 访问 https://cn.ubuntu.com/download 网站下载 乌班图 系统。我下载的是 24.04 LTS 版本，如下图。跟着提示全部安装即可，注意要安装 SSH 服务。 二、安装 python 虚拟环境 ssh 登陆服务器后，执行一下命令安装 minicon
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摘要：一、Python 环境 需要 Python 3.12 或更高版本。（我用的 3.13 运行会报 No module named 'imghdr'。查后 imghdr 在 3.13 中废弃了） 我用的 conda 虚拟环境，版本检查命令如下： conda create -n py312 python=
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摘要：PageEyes Agent 是一个自动化 Agent 框架，可以实现用自然语言完成跨平台 UI 自动化测试、巡检和业务验证。 特点： PageEyes Agent 以 自然语言指令 颠覆传统 UI 自动化：无需编写脚本，也能实现复杂的跨平台测试与巡检。 基于 Pydantic AI 框架开发 其中
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摘要：在 LangChain 体系中，LangChain 主要集成了和大语言模型交互的能力，而 LangGraph 主要实现了复杂的流程调度。将这两个能力结合起来，就可以实现一个复杂的多智能体。 一、多智能体典型的组装方式 https://langchain-ai.github.io/langgraph/
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摘要：一、流式输出大模型调用结果 之前提到 Graph 的流式输出有几种不同的模式，这里展示 messages 模式，是用来监控大语言模型的 Token 记录的。 代码在 stream_mode_messages.py 文件中，内容如下： # -*- coding: utf-8 -*- import os
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摘要：Graph 是 LangGraph 的核心，它以有向无环图的方式来整合多个 Agent，构建更复杂的 Agent 大模型应用，形成更复杂的工作流。并且提供了很多产品级的特性，保证这些应用可以更稳定高效的执行。 Graph 主要包含三个基本元素： State：在整个应用中共享的一种数据结构 Node：
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摘要：一、什么是 Agent ？ Agent 是 LangGraph 中的一个核心概念。LangGraph 中 Agent 封装了访问大模型、调用 Tools、保存 ChatMemory 等等这些基础能力。可以完成一系列基于大模型构建的任务。同时，又可以随时干预 Agent 执行进度，对关键步骤随时做出调
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摘要：上一篇文章展示了如何新建一个 LangGraph 项目，然后在 LangSmith 中调试这个 LangGraph 项目。 那「但它被设计用于任何 LLM 应用程序，而不仅仅是那些用 LangChain 构建的程序。」这句话该如何了理解呢？ 下文就展示了，如何在现有项目中使用 LangSmith。
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摘要：一、什么是 LangSmith？ 简单来说，LangSmith 是一个用于调试、测试、评估和监控 LLM（大语言模型）应用程序的统一平台。 它由开发流行框架 LangChain 的公司打造，但它被设计用于任何 LLM 应用程序，而不仅仅是那些用 LangChain 构建的程序。 您可以把它看作是 A
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摘要：之前没用过 LangGraph，想看下 LangGraph 如何配置 MCP tools工作。最简单的就是不说废话上代码～～～ 一、创建文件 1.1 按照如下目录结构创建文件 lang_graph_mcp/ ├── .env # 配置文件 ├── agent_prompts.txt # Agent
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摘要：简单来说，LangChain 是一个用于构建 LLM 应用的程序框架，而 LangGraph 是构建在 LangChain 之上，用于创建具有复杂、有状态工作流的框架。 可以把它们理解为： LangChain：像 乐高积木，提供了丰富的标准化组件（模型、提示、检索器、链等），让你能快速组装一个应用。
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摘要：在这篇 MCP - AI智能体调用 MCP Serverr - Streamable HTTP（七） 文章中，虽然可以实现 MCP tools 的调用，但测试下来效果不好。 例如：有如下tools代码，其中提供 3个tools search_flights_between_countries: 查询
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摘要：当然，类似 Cherry Studio、TRAE 等工具，也可以使用咱们写的 MCP Server 中的 tools。 1、下载、安装 Cherry Studio 自行下载安装 Cherry Studio 2、在 Cherry Studio 配置 2.1 设置 -> 添加 2.2 设置 MCP Se
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摘要：前文展示的是 AI 智能体调用 stdio 的 MCP Server，这里展示调用 Streamable HTTP的 MCP Server。 一、在 test 目录中添加 agent_http.py 文件 并添加如下代码： import asyncio import os from openai i
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摘要：之前展示的都是手写一个 client，然后手工调用 MCP tools。没有使用到任何大模型，下文将展示如何通过大模型调用 MCP tools。 同样调用 MCP Server 有两种方式：第一，stdio。第二，Streamable HTTP。后文展示的是通过 stdio 模式。 一、同样需要将
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摘要：在 MCP - 使用 fastmcp 编写 Client 调用 MCP Serverr - Streamable HTTP （三） 中讲解了如何写 MCP Serverr - Streamable HTTP 的 Client 。 下文将介绍如何写 MCP Serverr - Stdio 的 Clie
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摘要：一、什么是 LoRA 与其说 Lora 是一个算法，不如说 lora 是一个工程技巧？ 给大模型加几张 “小炒纸”，只训练几张纸，就能让他学会新本事 —— 省时、省力、省钱？ 方式 描述 全量微调 把整本书从头到位重写一遍，加入做菜的知识。费时、费力！ LoRA 微调 不碰原书的一个字！只给他加几页
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