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深入 LangChain.js 核心:LCEL(LangChain Expression Language)管道式编程。 用不到 100 行代码构建可组合、可复用的 AI 应用流水线,掌握现代 LLM 开发的核心范式。- Published on
LangChain.js 100行系列开篇:从零开始的TypeScript全栈LLM集成实战指南。详细解析如何用不到100行代码将大语言模型无缝集成到全栈应用中,涵盖LangChain.js生态全景、核心概念解析、技术路线图规划和最佳实践。为前端开发者提供完整的AI应用开发框架,从聊天机器人到RAG系统的渐进式学习路径。- Published on
BMAD METHOD(Brainstorm-Model-Architect-Develop)革命性AI驱动开发方法论深度解析。将传统AI编程助手升级为完整AI开发团队协作模式,通过头脑风暴、建模、架构设计、开发实现四个核心阶段,重新定义人机协作边界。让AI从代码生成工具转变为具备战略思维和系统设计能力的开发伙伴,为软件开发团队提供系统性的AI协作框架和实践指南。- Published on
本文将深入探讨 browser-use 的实现,分析其如何用 1400 行 JavaScript 代码实现让 AI 精准识别网页中的交互元素,并探讨其在自动化测试、用户行为分析等领域的应用前景。- Published on
背景:AI 资讯网站的定时数据拉取需求 我最近开发了一个 AI 资讯聚合网站https://www.dayhot.top/,需要每天定时从各大数据源拉取最新内容。 涵盖AI等技术要点。- Published on
背景与痛点 在用 LangChainJS 开发 Agent 时,ReAct(Reasoning and Acting)模式是最主流的推理与工具调用范式。它要求大模型输出结构化的推理链条,例如: plain Thought: 我需要查找相... 涵盖AI等技术要点。- Published on
1. 项目简介 Suna 是一个开源的通用型 AI Agent 项目,通过自然语言对话帮助用户完成真实世界的任务。它定位为数字伴侣,结合强大的功能(浏览器自动化、文件管理、代码执行)和直观的用户界面,理解用户需求并高效交付成果。 涵盖AI等技术要点。- Published on
概述 系统阐述了提示工程的底层逻辑与实践技巧,全书以 “释放大语言模型(LLMs)潜力” 为核心,通过 10 章的结构化内容,串联起从基础概念到前沿技术、从工具平台到行业应用的完整知识体系。 涵盖AI等技术要点。- Published on
深度解析人工智能从"快思考"到"慢思考"的认知跃迁过程。基于卡尼曼双系统思维理论,探讨大语言模型如何从统计模式的直觉响应演进为深度推理能力。文章分析DeepSeek等新一代AI模型的思考机制变化,揭示AI认知能力的进化路径,以及这种转变对人工智能发展和人类思维理解的深远影响。为AI研究者和技术从业者提供认知科学视角的技术洞察。- Published on
最近几天深度体验了 AI 编程,借助 AI 完成了三个难度循序渐进的小项目。从项目开发到上线,每个项目平均耗时竟都不到 1 天,效率着实惊人。 一、项目介绍 1. 时间戳转换工具:支持时间戳与日期之间的精准转换 ,多时区时钟功能,能实... 涵盖AI等技术要点。