Agent-PySuper

千里之行，始于足下

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以下是 Agent 相关的文章

2026-05-24
大模型推理服务化：vLLM 部署实战与踩坑记录前言在 LLM 浪潮席卷全球的今天，如何高效、稳定地将大模型部署到生产环境，成为了每个 AI 工程师必须面对的课题。vLLM 作为伯克利大学开源的高性能推理框架，凭借其 PagedAttention 技术和 Continuous Batching 机制，将推理吞吐量提升了 2-10 倍，成为业界首
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2026-05-23
实战：打造团队内部 AI 助手每个技术团队都会面临类似的痛点：新同事入职不知道问谁、文档散落在各处、技术选型反复讨论、代码规范解释了一遍又一遍这些重复性的"知识传递"工作消耗了团队大量宝贵时间。本文将详细介绍如何从零打造一个团队内部的 AI 助手，通过 RAG 知识库、多模态支持、权限控制和即时通讯集成，让 AI 成为团队的
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2026-05-23
Hermes Agent 一键部署实战：从裸机到自进化运行 1. 部署前规划 1.1 硬件需求 Hermes Agent 的资源消耗跟 OpenClaw 有本质区别——Hermes 重存储，因为 Skill、记忆、会话摘要都在本地持久化选配置时磁盘比 CPU 更关键
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2026-05-21
实战：AI 辅助 Code Review 系统团队代码质量参差不齐，人工 Code Review 效率低且不一致？本文手把手教你构建一个基于 AI 的自动化 Code Review 系统，自动分析代码变更、识别问题、分级输出，并与 GitLab/GitHub 无缝集成。一、项目背景与问题定义 1.1 团队痛点在软件工程实践中，Code Re
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2026-05-16
n8n + AI：工作流自动化遇见Agent 1. n8n 是什么 n8n（发音 "n-eight-n"）是一个开源的工作流自动化工具，核心思路是拖拽式节点编排——把不同的应用和服务通过可视化方式连接起来，实现流程自动化。 ┌────────────────────────────────────────────────────────────
- 2026-05-16
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2026-05-10
LangGraph 工程化实战：从入门到生产级 Agent 开发前言在 LLM 应用开发中，如何构建一个可靠、可扩展、可维护的 Agent 系统，是每个 AI 工程师必须面对的挑战。LangGraph 作为 LangChain 生态中的状态机编排框架，提供了一套优雅的解决方案。本文将从零开始，带你构建一个生产级 LangGraph Agent，涵盖：核心概
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2026-05-09
从 Coze 到自建：AI 应用平台的边界在哪里前言 Coze（扣子）是字节跳动推出的 AI 应用开发平台，它让非技术用户也能快速搭建 AI Bot。但当你的业务复杂度提升、数据合规要求严格、需要深度定制时，Coze 的局限性就开始显现。本文将从架构师的角度，分析 Coze 与自建平台的边界，帮助你在"快速验证"和"深度定制"之间做出正确选择
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2026-05-02
Dify 实战：开源 AI 应用平台从搭建到生产 Dify 是 2026 年开源 AI 应用平台的头号选手 136K GitHub Stars，Docker 一键部署，可视化工作流 + 代码双模式，RAG 内置，API 一键发布——它让你在 30 分钟内从想法到上线这篇文章从零开始，带你走完搭建、RAG、工作流、API 发布、生产部署的全流程一
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2026-04-25
CrewAI 多 Agent 编排实战：角色制协作的正确姿势如果你曾经纠结过"怎么让多个 AI Agent 高效协作"，CrewAI 给了一个最直觉的答案——像管团队一样管 Agent 角色、目标、背景故事，三个要素定义一个 Agent；任务、流程、团队，三层抽象编排整个系统这篇文章从最小 Crew 到 5 角色产品团队，手把手带你走一遍一、CrewAI
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2026-04-18
Agent 框架 2026 横评：LangGraph vs CrewAI vs Google ADK vs OpenAI Agents SDK 一、2026 四大主流 Agent 框架全景 1.1 一句话定位 LangGraph ────── 状态机驱动，精细控制，企业级首选 CrewAI ───────── 角色制编排，直觉映射团队协作，快速原型 Google ADK ───── 代码优先，A2A 原生，GCP 生态深度绑定 OpenAI
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