Agent-PySuper

千里之行，始于足下

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2026-05-30
LangSmith 使用指南：Agent 可观测性从入门到生产作者：PySuper | 来源：zhengxingtao.com | 更新日期：2026-07-15 系列第 62 篇 · Python/AI工程化 | 本篇为 LangSmith 指南关联阅读：[第6篇 OpenTelemetry + LangFuse 实践] · [第24篇 Agent 可观测
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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 助手作者：PySuper | 来源：zhengxingtao.com 更新日期：2026-09-15 前言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
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2026-05-23
Hermes Agent 一键部署实战：从裸机到自进化运行作者：PySuper | 来源：zhengxingtao.com 上一篇 #48 讲了 Hermes Agent 的自进化原理，部署部分点到为止。这篇是纯运维向——你拿到一台裸机，照着做，30 分钟后 Hermes 就在跑，并且能从 Telegram/Discord 跟你对话。所有脚本都可直接复制运
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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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2026-05-10
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作者：PySuper | 来源：zhengxingtao.com 更新日期：2026-08-01 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
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2026-05-02
Dify 实战：开源 AI 应用平台从搭建到生产作者：PySuper | 来源：zhengxingtao.com 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
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2026-04-25
CrewAI 多 Agent 编排实战：角色制协作的正确姿势作者：PySuper | 来源：zhengxingtao.com 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
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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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