langgraph workflow，节点、边参数详解
具体对应关系 python # 1. 首先注册节点（定义节点） workflow.add_node("generate_chat_node", execute_chat_node) # ↑ 这里定义的节点名称 # 2. 然后为这个节点添加边（定义节点的…
如何快速下载huggingface大模型
Update: 推荐 huggingface 镜像站： https://hf-mirror.com Update: 推荐官方的 huggingface-cli 命令行工具、以及本站开发的 hfd脚本。 其实网络快、稳的话，随便哪种方法都挺好，然而结合国内的网络环境，断点续…
agent意图识别，连续几个子任务，大模型返回很慢
针对大模型返回慢的问题，这里有几个优化方案： 方案1: 缓存优化（推荐） python import time from functools import lru_cache from typing import Dict, Any class IntentCache: """意图识别缓…
AI Agent的用户意图识别与任务分解
1. 背景介绍 1.1 目的和范围 本文旨在为开发者和研究人员提供关于AI Agent系统中用户意图识别与任务分解的全面技术指南。我们将覆盖从基础理论到实践应用的完整知识体系，重点关注以下几个方面： 用户意图的表示与…
LangGraph 对应参数详解
LangGraph 对应参数详解 workflow = StateGraph(AgentState) # 添加所有节点（全部使用异步版本） workflow.add_node("classifier", async_classifier_node) workflow.add_node("fetch_position_node", async_…
langgraph同时使用tool和mcp（三）
mcp job_info_tools from app.config import comet_config from sdk.langgraph.langgraph import AgentState from service.mcpService import call_sse_tool async def async_job_info_node(state: AgentS…
langgraph同时使用tool和mcp（二）
cometLanggraph.py import asyncio import logging import json from typing import AsyncIterable, Dict, Any from langchain_openai import ChatOpenAI from langchain_core.messages import HumanMessage, …
langgraph同时使用tool和mcp（一）
langgraph同时使用tool和mcp 定义智能体的状态 (State) from typing import TypedDict, Annotated, List from langgraph.graph import add_messages class AgentState(TypedDict): """ 定义图的状…
AI大模型入门-提示词Prompt工程详解
一、前言 提示词是什么？很多人在接触AI大模型，最常见的就是对于自己描述的需求，AI大模型的反馈却不尽人意。你说东，它却表达西。而所谓的描述需求，就是提示词Prompt。而返回不尽人意，除了大模型能力的问题之…
AI大模型的提示词技巧
如何精心雕琢一条既能让庞大模型轻松领悟，又能确保其精准执行的“prompt”，已成为每位AI探索者面前的一道必答题。 优化“prompt”确实是一项既具挑战性又充满策略性的任务。老师们如果能清晰传达疑问，可避免冗余或模…
MCP常用的几种传输机制有哪些呢
MCP 提供了几种不同的“沟通方式”（传输机制），最受关注的是以下三种：Stdio、SSE、Streamable HTTP，他们就像不同的交通工具，各有优缺点，适用于不同的“路况”（应用场景）。理解他们的差异，正是为 AI 应用挑选最…
mcp sse curl 测试方式
`# Liu XC Personal MCP Server 一个基于 MCP (Model Context Protocol) 的实现twoadmin相关功能。 authenticated为示例，其他功能照猫画虎即可 目前需要实现信息 基础信息 推荐职位 发起调用 curl -X POST http://…
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