第2世界

记录技术、阅读与慢下来的生活

这里是一个不太吵的地方,写点代码,也写点别的。

最小Agent实现学习笔记

一、最小可运行 Agent 代码 代码基于文章中的 Agent Loop 设计,使用 OpenAI SDK 的 Function Calling 机制,约 120 行,可直接运行(只需填入你的 API Key 和 Base URL)。 python 运行前准备 : pip install openai ,填入有效的 API KEY 和 BASE URL 。如果不在 Unix 主线程运行, signal.alarm 会报错,可去掉工具级超时或改用 concurrent.futures 实现。 二、学习笔记 1. Agent 循环的本质:一个带状态转移的 for 循环 文章把 Agent Loop…

LLM 结构化输出学习笔记

1. 流式输出:只打印内容,不打印 JSON 问题 原始代码直接 print(chunk.model dump json()) ,输出的是每个 chunk 的完整 JSON,可读性差。 解决 真正要显示的内容在 chunk.choices[0].delta.content ,Qwen3 系列还可能有 delta.reasoning content (思考过程)。最后一个带 usage 的 chunk 的 choices 是空列表,需要跳过。 python 完整版(含思考过程 + usage 统计) python 关键字段对照 字段 含义 是否要打印 : : : delta.content 正式…

游戏运行库整合包

Game Runtime Libraries Package是Windows平台游戏运行库整合包,集合VC++ 运行库、.NET Framework、DirectX等游戏必备组件,一站式补齐电脑缺失的系统依赖文件。软件自动检测系统已安装版本,跳过重复组件,减少冗余安装,能够解决游戏打不开、缺少dll文件、启动报错等常见问题。 下载地址:https://soft.3dmgame.com/down/362890.html

学习笔记:如何理解 Chatbot、Workflow、Agent 和 Multi-Agent

原文信息 标题:如何理解Chatbot、Workflow、Agent 和 Multi Agent(AI Agent 学习笔记 Stage 0) 作者:墨衍(n0vvay,CSDN:m0 46225620) 发布时间:2026 05 29 原文链接: 定位:AI Agent 学习的 Stage 0 预备笔记,梳理四个基础概念 〇、一句话总结(TL;DR) 区分 Chatbot / Workflow / Agent / Multi Agent 的核心标准,不是"有没有用大模型",也不是"有没有调工具",而是——谁在决定下一步做什么。 概念 一句话定义 Chatbot 用户推进对话,模型负责回答 W…

Agent 应用开发从 0 到 1 完整路线:8 个阶段 + 20+ 实战项目 + 避坑指南

来源 :知乎 @平凡(发布于 2026 08 10,著作权归作者所有) 原文链接 : 整理时间 :2026 10 14 一、核心观点(先读这段) 作者参与多个企业 Agent 设计合作项目后的最大感触: 很多企业一上来就奔着做 Agent,但其实并不合适。 大家听到 OpenClaw、Hermes 这类 Agent 很厉害,自己尝试一遍后发现效果反而不如 Workflow(工作流)。 很多时候老老实实写个 RPA 脚本,一晚上就能跑通,既稳定又便宜。而一上 LangChain + 向量库 + 多 Agent 这一套,做出来的东西又慢又不稳定,还烧钱。 不是 AI 不行,而是选错了工具。 场景选…