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LangChain 大模型应用开发框架核心组件详解

LangChain 将提示词、模型调用、输出解析、链式编排、记忆、工具、智能体和检索封装成可组合组件。围绕这些组件讲清大模型应用从简单调用到 RAG 和 Agent 的实现方式、适用场景与常见坑。

发布于 2025-11-19
人工智能 #LLM#Agent#ReAct#Reflexion#Chain-of-Thought#LangChain#Prompt Engineering

ReAct 与 Reflexion：让 LLM Agent 会推理、会行动、会复盘

大语言模型在复杂任务中容易遇到幻觉、信息过期、规划不足和错误传播问题。ReAct 通过“推理 + 行动 + 观察”让模型调用外部工具完成多步任务，Reflexion 再加入评估、反思和记忆，让 Agent 能从失败轨迹中改进下一次尝试。

发布于 2025-11-18
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opcode：Claude Code 的桌面化项目、会话和成本管理工具

opcode 是一个面向 Claude Code 的桌面图形化工具，用来集中管理 AI 编程项目、会话历史、任务型 Agent 和使用成本。它不替代 Claude Code，而是在命令行能力之上提供更直观的项目控制台。

发布于 2025-09-08
人工智能 #LLM#Context Engineering#Prompt Engineering#RAG#Agent#KV Cache#Memory

从 Prompt Engineering 到 Context Engineering：LLM 应用的上下文工程方法

Context Engineering 关注在调用大语言模型前，如何把指令、知识、工具结果和记忆组织进有限上下文窗口。围绕 LLM OS 类比、上下文失败模式、记忆分类和工程实践，系统讲清 LLM 应用为什么不能只靠提示词。

发布于 2025-09-04