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智能体
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LangChainDeepAgent
LangChain 让 AI 智能体学会按需加载技能 — 模块化开发正成为 Agent 新范式
LangChain DeepAgent 框架展示了一种新思路：AI 智能体不再预装所有能力，而是像人一样按需调用技能模块。这意味着 Agent 开发正从'大而全'转向'可插拔组合'，企业可以像搭积木一样构建定制化 AI 助手。
May 61 分钟
LangChainDeepAgents
LangChain 让 AI 学会实时汇报进度 — 不会解释思考过程的智能体没商业价值
LangChain 更新 DeepAgents 流式输出机制，解决多智能体协作时的黑屏等待问题。我们判断，能否让 AI 实时透明地展示工作过程，是复杂 AI 应用能否留住用户的生死线。
May 61 分钟
飞书智能体
飞书多维表搭出活动提醒智能体 — 零代码做AI助理正从尝鲜变成刚需
开发者用飞书多维表4个节点搭出活动截止提醒智能体。这说明真正解决痛点的AI应用无需高深技术，零代码组装AI正成为知识工作者对抗信息过载的效率标配。
May 51 分钟
LangChainMCP
LangChain 规范 AI 工具调用机制——大模型的价值正从说话转向做事
LangChain 更新工具系统核心 API，让大模型能通过工具调用与外部系统交互。这意味着 AI 正从“只能聊天”的百科全书变成能操作软件的执行者，理解工具调用机制是企业判断 AI 落地业务的关键。
May 21 分钟
本地大模型LoRA微调
9B本地数据分析师：LoRA微调让小模型自主完成89%工作流
一个9B参数模型经LoRA微调后，无需人工干预完成89.7%的数据分析任务，这意味着"数据分析外包"的成本逻辑正在被彻底重写。
Apr 101 分钟