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A collection of 246 posts

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构建你的第一个AI代理

在我构建第一个商业AI代理三个月后，在客户演示中一切崩溃了。那次失败改变了我的方法，并成为我解释这些系统的基石。

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让AI自主处理拉取请求

今天，我想分享一下我使用Cline 处理整个拉取请求（PR）而自己不碰代码的经历。

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基于Redis的LLM语义缓存

LLM非常强大，但它们可能会非常缓慢。如果你曾经等待超过10秒来回答一个你几乎之前问过的问题，你就知道这种挫败感了。这就是语义缓存发挥作用的地方。

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用Agno开发物流AI代理

在这个以实现为重点的教程中，我们将引导你使用 Agno 框架（即Phidata）构建一个用于物流的AI代理。

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仿TikTok推荐系统开发与部署

本文将教你如何使用4阶段推荐架构、双塔模型设计和Hopsworks AI湖仓构建并部署一个针对H&M时尚商品的实时个性化推荐系统。

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集成Llama模型与MCP服务器

在这篇博客文章中，我们将学习如何使用任何开源LLM、OpenAI或Google Gemini的MCP服务器。我们将构建一个简单的CLI代理，该代理可以控制和与SQLite数据库交互。

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大模型驱动的语言学习导师

在这篇文章中，我将带你了解我是如何从概念到实现构建了一个改变我的波兰语学习体验的AI驱动的应用程序。查看我的Github仓库，并根据你正在学习的语言自定义应用程序。

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开发一个MCP协议客户端

MCP并不局限于Claude桌面，它可以用任何支持它的其他LLM客户端使用。考虑到这一点，我们决定构建一个MCP CLI客户端来展示这一点。这个MCP客户端可以更快速地测试MCP服务器。

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从零构建医学多智能体AI

本文介绍使用Streamlit作为前端，并利用Ollama平台上的Llama-3.2:3b模型，实现用于总结医学文本、撰写研究文章以及屏蔽受保护健康信息（PHI）的多智能体系统。

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LlamaIndex多智能体系统开发

在这篇教程中，我们将使用LlamaIndex构建一个多智能体系统，从任何给定的文本生成高质量的Anki闪卡。

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构建AI代理：架构与直觉

本文探索AI代理架构的核心原则，它们如何推理、行动和记忆以提供智能解决方案，并发现这些系统在未来实际应用中的潜力。

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LLM代码生成中的幻觉问题

我经常看到开发人员尝试使用LLM编写代码时遇到幻觉——通常是LLM发明了一个不存在的方法，甚至是一个完整的软件库——这让他们对LLM作为编写代码工具的信心崩溃。

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Deep Research驱动的金融分析

NexusTrade的作者发布了一个类似Deep Research的金融分析产品。

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基于MongoDB的AI代理记忆层

在这篇博客中，我将介绍如何使用PydanticAI 和 MongoDB 实现结构化的记忆系统，强调实际操作方面而不是理论上的记忆概念。

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Github仓库分析聊天机器人

本文介绍如何使用抓取的数据和LLM构建一个分析GitHub仓库的AI聊天机器人。

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5个适合忙碌人士的AI项目

本文分享了跨越三个复杂程度的5个AI项目。我希望其中一个项目能够帮助那些因构建AI而停滞不前的人打破僵局。

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Agentic RAG快速指南

Agentic RAG系统为LLM配备了自主权：决定何时检索信息、检索什么内容、如何整合结果，甚至何时请求澄清的能力。

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LLM原生应用开发指南

在过去两年中，我帮助组织利用LLMs构建创新应用。通过这些经验，我开发了一套经过实战检验的方法来创建创新解决方案，并在本文中分享。

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AI辅助的软件开发 (3)

本文介绍如何利用AI完善与维护 — 测试、优化和版本控制。

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AI辅助的软件开发 (2)

第二部分介绍如何使用AI构建 — 代码生成、数据库设计和文档。

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AI辅助的软件开发 (1)

这个是系列文章的第一篇，重点关注如何利用AI奠定软件的成功基础：项目规划、设计和架构。

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AI时代，我们应该如何开发软件？

当我告诉同事我喜欢使用AI进行代码生成但仍喜欢有人类参与时，我经常听到一些讽刺的评论，大意是“哈哈！我就知道这种AI的东西太好了，不可能是真的！”

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Andrej Karpathy：LLM使用指南

AI科学家Andrej Karpathy更多地讨论了LLM的实际应用，而没有深入技术细节。最适合非数据科学家。

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基于AI 代理的PDF文档总结

本文的目的是使用 AI 代理，以尽可能低的成本总结任何 PDF 文档。

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基于MCP的Gmail代理实现

熟悉MCP服务器的最佳方式是启动自己的Gmail代理来管理你的收件箱。