使用RPA开发MCP Tool
通过示例介绍RPA自动化流程如何通过MCP被AI智能体调用，应用在桌面Agent、Computer Use、Browser Use等AI场景中。
从6人日到1人日：一次AI驱动的客户端需求开发实战
引言 随着AI 能力的逐步强大，由 AI 来完成部分需求的 Coding 工作，已成为一种必然技术趋势（微软很早就号称 30% 代码由AI编写）。但受限于客户端业务层本身的复杂性以及业务开发人员对 AI 的了解和熟悉程度, 团队中 AI Coding 的使用率并不高, 对 AI 能做什么，怎么让 AI 做，AI 能不能做对，也存在一些争议。 秉持着实践是检验真理的唯一标...
AI智能体开发实战：17种核心架构模式详解与Python代码实现
在构建一个大规模 AI 系统时，我们其实就是在把不同的“智能体设计模式（agentic design patterns）”组合起来。不管系统多复杂都可以拆解成有限的几种"设计模式"。这些模式各有各的用法——有的专门负责思考优化，有的处理工具调用，有的管多智能体协作。 主要就这么几类：多智能体系统让不同角色分工协作；集成决策让多个智能体投票选最优解；思维树（ToT）探索多条推理路径再择优；反思式架....
AI智能体开发实战：从提示工程转向上下文工程的完整指南
还记得去年各大公司给提示工程师开出30万美元年薪的疯狂时期吗？现在这些招聘信息基本销声匿迹了。从技术角度看，提示工程确实有些"投机取巧"的意味——本质上就是让人们相信自己在做"工程"工作的华丽包装。 不过现在情况完全不同了。人们开始把传统软件工程的严谨方法和大语言模型的能力结合起来。这篇文章会深入探讨如何构建真正可扩展、生产环境稳定的智能体工作流。 上下文工程才是核心 虽然我从一开始就对提示工.....
AI开放课堂：钉钉MCP开发实战
我们正处在AI技术爆发的时代，也处于企业数字化蓬勃发展的时代。如何利用AI技术，突破模型自身知识的局限，安全、高效地与外部世界连接和交互，是当前所有AI开发者在企业数字化中面临的问题之一。 MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是一种为大语言模型（LLM）设计的开放、标准化的外部工具和上下文集成协议。它充当了 AI Agent 与各类外部系统（如...
智能体(AI Agent)开发实战之【LangChain】(四)结合大模型基于RAG实现本地知识库问答和纠错
上几篇内容介绍了基于RAG实现简单的知识库问答功能及优化，本篇文章基于原有功能做下输入内容的纠错。实现的功能是输入一段文字，从本地知识库中检索信息进行比对并提示其中的错误。一、具体的功能实现 代码实现逻辑还是从本地加载知识源数据，进行文本分隔和嵌入，然后存入向量数据库中。相关的代码已经在前几篇文章中有介绍，可以参考。1....
智能体(AI Agent)开发实战之【LangChain】(三)结合大模型基于RAG实现本地知识库问答优化
上一篇介绍了基于RAG实现简单的知识库问答功能，使用了两个向量数据库Chroma和FAISS，测试了功能情况。这篇文章继续优化，引入开源嵌入大模型all-MiniLM-L6-v2，并改造为先用大模型回答，再根据问题关键词从内部知识库查询问答结果。一、嵌入大模型all-MiniLM-L6-v2介绍all - MiniLM - L...
智能体(AI Agent)开发实战之【Coze】(一)治愈和疗愈系图文一键量产
当下这个快节奏的社会里，工作的压力如影随形，仿佛一座沉甸甸的大山，压得人喘不过气。每天奔波于公司与家之间，无休止的加班、堆积如山的任务，让人精疲力竭。职场上竞争激烈，复杂的人际关系、微妙的利益纠葛，又为这份辛苦添上了几分心累。 在这样的环境中，我们那颗疲惫的心太需要治愈与疗愈了。...
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