构建AI智能体:四、工欲善其事,选择合适的AI编程利器:Cursor、CodeBuddy、Trae
大模型的横空出世,也诞生了很多优秀的AI编程工具,笔者通过从业经历,重点介绍一下Cursor、CodeBuddy、Trae这三款利器。本文将带你一探究竟,揭秘这三款工具如何重塑我们的编程方式。 一、基础介绍 Cursor:AI原生的代码编辑器 1. 基于VS Code的开源分支,但深度重构为“AI原生”编辑器; 2. 强大的代码生成与补全,理解上下文,生成函数、类、测...
构建AI智能体:三、Prompt提示词工程:几句话让AI秒懂你心
<think>在构思这篇文章的时候,我在考虑该从什么角度去阐述Prompt原理,首先要理解什么是Prompt,Prompt与大模型有什么关系,为什么大模型要做Prompt,怎样去做好Prompt提示词,带着这些疑问,我也浮现出曾经走过的弯路,吸取的教训以及总结的经验,希望能简洁、通俗而又带有启发的做一个有意义的分享!</think> 故事从这里开始 随着D...
构建AI智能体:二、DeepSeek的Ollama部署FastAPI封装调用
前言: DeepSeek的横空出世引爆了AI大模型的势如破竹之势,在深度进入AI领域之前,对DeepSeek有个初步的了解和使用体验也至关重要,本文将结合Ollama实现本地化部署并生成开放接口,经由FastAPI调用实现! 一、Ollama的安装与路径迁移 1.打开Ollama官网 ...
构建AI智能体:一、初识AI大模型与API调用
欢迎大家交流大模型的开发的使用,以下为个人见解,不对之处欢迎指正 一、了解大模型 在人工智能领域,相比早期的NLP,近期大模型如雨后春笋般不断涌现,体现了时代的发展和科技的进步,以及众多获益者的深度追求,使得大模型展现出了卓越的性能和广泛的应用前景。 闲话少叙,本集合文章是作者对...
基于Qoder和AnalyticDB Supabase快速构建AI原生移动端APP
本文介绍如何利用Qoder、云原生数据仓库 AnalyticDB PostgreSQL 版Supabase和通义千问图像编辑模型(Qwen Image Edit),快速搭建一个无需传统后端的AI手办生图Flutter应用。内容涵盖从前端代码自动生成、后端即服务(BaaS)配置,到AI模型集成,适合希望快速验证AI原生应用原型并实现敏捷开发的开发者。
超越问答:深入理解并构建自主决策的AI智能体(Agent)
超越问答:深入理解并构建自主决策的AI智能体(Agent) 一、从“被动回答”到“主动行动”:AI Agent的崛起 至今为止,我们与大型语言模型(LLM)的交互大多是“一问一答”式的。我们提出问题,它提供答案。但如果问题是“帮我查询今天北京的天气,并根据天气情况预订一家评分最高的中餐厅”...
Playwright MCP在UI回归测试中的实战:构建AI自主测试智能体
在快速迭代的现代软件开发中,UI回归测试是确保产品质量的关键环节。然而,传统自动化测试方法高度依赖测试工程师手动编写和维护脚本,不仅耗时巨大,且脚本脆弱性高——页面结构的细微变化就可能导致测试失败。Playwright MCP与AI智能体的结合,正为这一领域带来革命性变革。 一、Playwright MCP技术原理解析1.1 ...
利用Playwright MCP与LLM构建复杂的工作流与AI智能体
在当今快速发展的AI领域,将大型语言模型(LLM)与实际应用场景相结合已成为提升生产力的关键。然而,LLM本身存在局限性——它们无法直接与现实世界交互、操作应用程序或执行复杂的工作流。这就是为什么我们需要像Playwright MCP这样的工具来弥合这一差距。 本文将深入探讨如何利用Playwright MCP(Model Context Protoco...
使用LangChain4j构建Java AI智能体:让大模型学会使用工具
一、 引言:从被动问答到主动工具使用大模型在知识问答和文本生成方面表现出色,但在处理实时信息、精确计算或访问私有系统时存在局限。AI智能体通过赋予模型使用工具的能力,突破了这一限制。例如,当用户询问“今天北京的天气怎么样?”时,智能体可以自动调用天气查询工具,获取实时天气并生成回答。 在Java生态...
构建基于Java的AI智能体:使用LangChain4j与Spring AI实现RAG应用
一、 引言:从调用API到构建智能体单纯调用大模型API只能解决通用问题。真正的企业级AI应用需要模型能够理解和处理外部知识,如公司内部文档、数据库记录等。这就是AI智能体的用武之地——它能感知环境、使用工具(如数据库)、并执行复杂任务。 RAG是构建此类智能体的关键技术栈。其核心思想是:在向大模型提问前,先从私...
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