理解 pyproject.toml 配置文件 什么是 pyproject.toml 实际案例分析 配置详解 项目结构特点 Python 包的分发方式 中央仓库 vs 本地使用 发布到中央仓库 个人本地使用 本地包安装详解 方式一：直接本地安装（推荐） 开发模式安装的优势 方式二：构建后安装 虚拟环境最佳实践 版本信息集成 添加版本...

一、nginx.conf文件 1. 全局块 2. Events块 (events {}) 3. HTTP块 (http {}) 二、常用配置命令 1.配置用户及用户组 2.配置工作进程数 3.配置错误日志的存入路径 4.配置文件的引入 5.设置网络连接的系列化 6.设置事件驱动模型 7.自定义服务日志 8.配置sendfile方式传输文...

HITL 概述 HITL 的实现原理 1. 状态定义 2. 中断节点 3. 检查点与持久化 4. 运行与恢复 5. 条件边 interrupt() 与检查点的关系 支持的数据库选项 1. 内存存储（MemorySaver） 2. SQLite（SqliteSaver） 3. PostgreSQL（PostgresSaver） 4. 自...

I/O操作的基本概念 I/O设备 I/O操作类型 流的基本概念 什么是流 流的分类 流的基本操作 文件I/O操作 文件流 文件读写快捷方法 字符流操作 StreamReader和StreamWriter StringReader和StringWriter 缓冲流操作 BufferedStream 内存流操作 MemoryStre...

什么是后台智能体？ 后台智能体 vs. 对话式智能体 架构：后台智能体需要怎样的技术支持？ 人工监督的角色 为何这很重要：让 AI 的规模化超越 UI 限制 风险与局限性 从智能体网格到 AI 操作系统 安静而强大，极致的可扩展性 请注意，这并非你常见的聊天机器人或对大型语言模型（LLM）的简单封装。后台智能体（Ambie...

简介 为什么选择 MCP？ 总体架构 架构组件说明： 简介 MCP（Model Context Protocol）是一种开放协议，用于规范应用程序如何为大语言模型（LLM）提供上下文信息。可以将 MCP 类比为 AI 应用程序的 USB-C 接口 。就像 USB-C 提供了一种统一的方式来连接设备与各种外设一样，MCP 提供了一种标准化的方法，...

什么是子智能体 (Subagents)？ 快速上手：创建你的第一个智能体 核心配置详解 1. 文件存储位置与优先级 2. 文件结构规范 3. 模型选择 (model 字段) 实战示例：三大常用子智能体配置 示例 1：代码审查专家 (Code Reviewer) 示例 2：调试专家 (Debugger) 示例 3：数据科学家 (Data Sc...

原文链接 引言 浅层代理的局限 深层代理（deep agents）的特性 深层代理的优势 LangChain 的深层代理包 结论 总结 原文链接 Deep Agents - LangChain Blog 引言 使用语言模型（LLM）在循环中调用工具是最简单的代理形式。然而，这种架构可能会导致代理“浅层”，无法处理较长时间跨度或复...

日记范例一 (Diary Entry 1) 重点生词 日记范例二 (Diary Entry 2) 重点生词 范例一 (风格：焦虑与反思 - Anxious & Reflective) 重点生词 (Key Vocabulary) 范例二 (风格：挣扎与求变 - Struggling & Seeking Change) 重点生词 (Ke...

核心理念：为什么需要编排？ 第 1 步：创建编排器智能体 (The Orchestrator) 第 2 步：构建上下文管理系统 (Context Management) 第 3 步：部署专业执行智能体 (Specialized Execution Agents) 第 4 步：集成验证层 (Integration Validation) 进阶：高级编...