Agent-PySuper

千里之行，始于足下

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以下是 Agent 相关的文章

2025-11-01
Tool Calling 的工程实践：Function Call 的设计与错误处理 Tool Calling（工具调用）是现代 AI Agent 的核心能力，让大模型能够主动使用外部工具来完成复杂任务本文深入探讨 Tool Calling 的工程实践，包括设计模式、错误处理、安全机制等关键议题一、Tool Calling 1.1 定义与原理 Tool Calling（工具调用）
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- Agent
2025-10-25
Agent 记忆系统：从短期上下文到长期知识库写在前面当你和一个 AI Agent 对话时，你是否想过：它真的"记住"我们之前聊过什么了吗？在单轮对话中，LLM 只能看到当前输入的上下文。但在真实的应用场景中——无论是智能客服、个人助手还是研究工具——Agent 需要记住用户的历史偏好、对话上下文、积累的知识，才能提供真正个性化的服务。本
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2025-10-18
LangGraph 状态机设计：复杂 Agent 工作流的正确姿势写在前面在构建复杂 AI Agent 时，我们经常面临一个核心挑战：如何让 Agent 的行为既灵活又可控？传统的线性流程（如 LangChain 的 Chain）只能按预设顺序执行，无法处理分支、循环等复杂逻辑而 LangGraph 的 StateGraph 正是为解决这一问题而生——它将
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2025-10-11
LangGraph 流式输出与调试：Streaming、Debug 与 LangGraph Studio 前面我们从入门到生产部署，把 LangGraph 的核心能力都过了一遍但有个问题一直没深聊——你的 Agent 跑起来之后，用户在那干等，啥也看不到 invoke() 一跑就是 30 秒，用户以为系统卡死了，直接关页面走人。这不行！本篇聚焦 LangGraph 的实时交互能力和调试能力——这是从
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2025-10-04
LangGraph 工具调用实战：ToolNode、Function Call 与错误处理一、为什么 Agent 需要工具纯 LLM 是个「嘴强王者」——能聊会写，但一动手就废：不能联网查资料，不能跑代码，不能操作数据库，连今天的天气都得瞎编工具（Tool Calling）就是让 Agent 从「只会说」变成「能干活」的关键一跳。 LangGraph 中工具调用的完整生命周期： ┌─
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2025-09-27
LangGraph 快速上手：从零构建你的第一个 Agent 一张图了解全貌 ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ LangGraph 全局视角 │ ├────────────────
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2025-09-20
LangChain vs LangGraph：不是替代，是分层写在前面 2024年以来，LangGraph 作为 LangChain 生态的重要扩展，逐渐成为构建复杂 Agent 工作流的首选工具然而，社区中存在一个普遍的误解：把 LangGraph 视为 LangChain 的"升级版"或"替代者" 这种认知是错误的——两者本质上是不同层次的设计：Lang
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2025-09-13
实战：从零搭建企业级智能客服系统一、项目背景与问题定义 1.1 业务背景拥有日均 50万+ 的客服咨询量，峰值时段可达 2万/分钟原有的客服系统存在以下痛点：
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2025-09-06
实战：构建统一模型评测平台一、项目背景与问题定义 1.1 背景在企业AI平台的建设过程中，我们遇到了一个典型的问题：随着业务的发展，公司内部逐渐形成了多个AI能力中心，每个中心都开发了自己的模型评测工具。这些工具功能相似但实现各异，评测标准不统一，评测结果无法横向比较，造成了大量重复建设。具体场景还原：客服AI团队开发
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2025-08-30
从0到1：AI算法平台后端的DDD实践为什么AI平台需要DDD 领域驱动设计（Domain-Driven Design，DDD）作为一种成熟的软件设计方法论，在处理复杂业务领域时展现出独特的优势 AI算法平台恰恰是一个业务复杂度极高的领域：模型管理、训练调度、推理服务、数据处理、权限控制等核心领域相互交织，传统的三层架构（Control
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