IP属地：上海
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理解AGENT,SKILL,MCP之间的关系技术术语总是层出不穷，但我觉得每一个技术点，都是为了解决一些通用问题的模式来设计的，一定会有一些层次感。我看了一些资料，加了一些思考，来梳理一下...
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LangGraph的Human-In-Loop人机交互示例
找到一个静态的人机断点示例，测试通过，记录一下。 代码 输出：
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一个要素比较完全的langchain的agent示例
看了几天，容易看晕，先记录一个要素完整的，唤醒记忆。 代码
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LangChain和LangGraph结合，完成工具调用和模型调用的循环
这里涉及的不是单次工具，而是多次多个工具，我以为比较有借鉴性，作个录入。 比较好的实践，是需要很好的结合这两者的。 代码 输出
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通过这段时间的操练，慢慢理解了大模型的AGI自由和IT人员的束缚
最近系统的在学习Langchain和LangGraph，https://www.learngraph.online/[https://www.l...
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康德三大批判 × 脑神经科学 × 大模型 三者核心对应关系对比表
AI提问的回答，我觉得这个类比维度很有意思，也是我感兴趣的，保留。 康德三大批判 × 脑神经科学 × 大模型 核心对应关系（列表版） 一、认知起...
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扣细节，关于LLM的一些数据维度测试的代码
总觉得对大模型的一些细节把握不准，为了印在心里，这次增加了对数据维度的测试。代码也比之前的要正规。为了能把验证过程的参数深入到第一行的代码，我甚...
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纯手工撸LLM：两个小时内的成果关于LLM的一些技术点，目前都解开了，再重新手撸，加深印象。用AI学AI，让豆包按我的要求生成了如下的代码，直接手撸一次，运行成果。可以胡言乱语...
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再追一篇-随机森林
都到决策树了，尽管昨天证明这个方案不太适用，但学习了就作一次记录吧。 一，代码 二，输出