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用 LangGraph 重写自己手写的 Agent：框架替你解决了什么，什么它不管
用 LangGraph 重写自己手写的 Agent：框架替你解决了什么，什么它不管 背景 上篇结尾留的话：带着"框架替你解决了什么、没解决什么"的问题去看框架，手写过六站链路的人看框架，看到的东西不一
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LangGraph 模拟简单的多模型编排
假设这三个节点是不同的模型，处理不同的问题，在用户输入后使用模型判断下一步要调用哪个节点回答问题 node1: 讲短笑话 node2: 李白风格写诗 node3: 其他问题 路由节点返回的就是下一步要
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还在用 Electron？6 种跨平台桌面方案横评：Rust + Vue 把安装包从 224MB 干到 4.7MB
一、先把"桌面端开发"拆成三条路线 大多数人争论时把不同物种放在一起比，所以永远吵不出结果。桌面端方案按渲染层怎么来的，其实只有三条路线： 三条路线的成本结构完全不同： 路线 ① 的成本在分发：每个应
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64个音色、¥1/万字符、语音输出贵5倍：TTS/ASR/Omni四层链路的参数细节与两个真实报错
问题定义 一个内容生产项目里有三类语音需求：文案转配音、录音转带说话人标签的文字稿、以及"图片进去、语音出来"的交互 demo。 各找一套工具就是三套 SDK、三份密钥、三种错误码，中间还要自己写胶水
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中小企业落地 AI Agent 的完整路径：从挑场景到搭出第一条自动化流程
背景：工具层已经饱和，落地层仍然空白 过去一个月，国内大厂在 AI 办公方向的发布密度相当高。 时间 厂商 动作 9 月 2 日 腾讯 WorkBuddy 开放平台发布，首批引入超百家生态伙伴 9 月
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聊聊 Function Calling，你的模型是否答非所问？
Function Calling 的背后 – 模型到底看到了些什么。所谓Function Calling，居然只是一段 JSON 罢了。不仅有理论，带着代码给你讲讲 Function Calling
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Java 入门实战：从零搭建环境到写出第一个可用的命令行工具
Java 这门语言已经存在了近三十年，但它在企业级后端、金融系统、Android 开发中的地位至今没有被撼动。
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车载多 App 同屏渲染(三):RemoteCompose 序列化 UI
为什么还要第三种 第二篇的 SCVH 很强,但代价实在:Provider 得一直存活(它每帧都在画),它一崩那块就黑,绑定过程还要防黑闪。对「一直在变、要实时交互」的卡片值得,但对大量只是展示、偶尔点
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Qt 5.14.2 x86_64 静态编译 —— 从零搭建完整手册
本文详述在银河麒麟V10/openEuler 20.03系统上，从零搭建Qt 5.14.2 x86_64静态编译环境的完整流程。
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AI 对话 “打字机” 是怎么实现的？从 SSE 流式、Markdown 组件到 Nginx 防粘连
0. 先看整体：拆成哪几层 一个 AI 对话界面，前端要做的事可以拆成几层： 1. 第一层：SSE —— 让数据像打字机一样 "流" 过来 1.1 为什么要流式？ 传统请求是 "等全部结果返回再展示"
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SGLang 一加并发就出问题，先查显存还是队列
SGLang 一加并发就出问题，先查显存还是队列 TL;DR 场景：本地正常、接入应用后多人并发出现长时间等待和请求失败，团队首选"先降并发"。 结论：显存 92% 不能直接判 OOM；应先按"是否在
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Python 将 Word 文档转换为图片的实践指南
在日常开发和数据处理中，Word 文档转换为图片是一个常见的需求。本文将介绍如何使用 Python 和 Spire.Doc 库实现 Word 到图片的转换，涵盖环境配置、单页转换以及 SVG 输出。
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Flink高级之函数类深度剖析：生命周期、状态访问与定时器全解析
关键词：Flink 函数类、RichFunction、ProcessFunction、KeyedProcessFunction、定时器、侧输出、窗口函数、AggregateFunction、Table
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grill-engineering：用 grill-me 拆需求，让 Codex 自动开发、验收和修复
用 grill-me 拆好需求后，开发还要逐个任务手动推进？grill-engineering 让 Codex 自动开发、验收和修复 GitHub Tickets，处理 PR 与 CI。
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一文搞懂 AI 里的 Harness：它和 Agent、Skill、LLM 到底啥关系？
本文拆解 Harness、Agent、Skill、LLM 的关系，用类比与订票案例说明：LLM 是大脑，Harness 为调度骨架，Skill 是能力手册，Agent 是面向用户的完整 AI 助手。
