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Agent2Agent 协议实战

Agent2Agent（A2A）协议是由 Google 发起的一项开放标准，旨在建立这些桥梁。我深入研究了官方的 A2A 存储库，并设置了他们的多代理演示界面。

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打造自己的AI个人学习助手

目标是创建一个AI导师，旨在促进自学。该平台允许用户上传他们的学习材料，然后处理这些材料以生成简洁的摘要。

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基于AST的RAG代码分块技术

在RAG实现中，传统的分块方法忽略了代码结构，产生了语法不完整的片段。为了解决这个限制，我们可以使用代码的抽象语法树（AST）表示。

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Agno实战自主式AI应用

在这篇教程中，我将展示如何使用Agno框架和免费的LLM创建一个棋盘游戏助手。

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MCP、AI代理和API

有人在AI巨轮的外围暗示，AI代理的兴起，特别是模型上下文协议（MCP）的出现，标志着API时代的终结。

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使用JavaScript从零构建AI代理

使用大型语言模型（LLMs）和网络搜索构建并理解AI代理。

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不用框架，从零构建AI代理

仅使用OpenAI API和Python创建一个聊天机器人代理，能够使用计算器或知识库等工具，不依赖任何框架。这将为你提供关于代理系统工作原理的基础和内部细节。

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打造自己的AI研究员

本文将解释如何创建自己的AI研究员，它可以从互联网上找到上下文相关的有用信息，并提供适当的答案。

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RAG重排序器与两阶段检索

在本文中，我们将学习一种通常最容易和最快实现的方法来解决性能不佳的RAG管道问题——重排序器（Reranker）。

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基于LLM的大文档分割器

在这篇文章中，我们将介绍如何一种新的利用大型语言模型的力量来保持上下文并提高检索准确性。

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5分钟构建RAG管道

RAG通过提供上下文相关的数据增强大型语言模型的响应。本教程演示了如何使用Qdran和DeepSeek快速构建RAG管道。

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用MCP实现Agentic RAG

传统的RAG系统使用固定策略，这些策略在数据变化时可能变得不那么有效。在Agentic RAG中则不同，LLM根据上下文决定如何与数据交互。

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打造GitHub文档机器人

我仓库中的所有文档都是由GPT4生成的，我可以通过点击按钮来更新这些文档。

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MCP/A2A：显式编程终结的开端

大约70年来，我们一直在使用一种相当僵化的思维模式来构建软件：确定性指令、明确逻辑、定义输入和输出。一切都由人类手动硬编码，从数据流的方式到每个决策树的分支方式。

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用ChatGPT-4o制作品牌工具包

我不是设计师。但我用ChatGPT-4o，不到30分钟就创建了一个令人惊叹的品牌工具包。

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在MCP服务器中添加提示

在上一篇文章中，我建立了一个本地MCP服务器并添加了一些工具到服务器中。在这篇文章中，我们将为该服务器添加提示。

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Google A2A：AI代理间协议

今天，谷歌发布了其开源的代理间协议，这个协议被富有想象力地命名为A2A，即代理到代理。谷歌声称A2A与MCP是互补的。

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MCP抽象了什么？

如何构建一个简单的包装函数让我们得出了MCP服务器的概念

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MCP流式HTTP协议深入研究

MCP引入了一个全新的流式HTTP传输层，相比原来的HTTP+SSE传输机制有了显著改进。本文将详细分析该协议的设计理念、技术细节及其实际应用场景。

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氛围营销 (Vibe Marketing)

Vibe Marketing氛围营销标志着数字品牌新时代的到来，其中AI承担了创意的重担，即使没有设计或营销专业知识的人也可以制作引人注目的活动。

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用Python将照片转吉卜力风格

你可以用自己拍的照片制作吉卜力风格的艺术作品呢？而且用Python和AI——这并不像听起来那么难！

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7天内学会用AI赚钱

你不需要构建一个AI应用程序，你不需要10万粉丝，你不需要是‘技术型’的。你只需要选择一个问题，用AI来解决它，并将其推出去。

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用Gemini自动规划货船配载

Gemini 2.5 Pro 实验版通过提示工程实现了自动化货船配载规划，克服了先前模型的局限性。这消除了对复杂算法的需求，展示了人工智能在物流领域的潜力。

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远程MCP服务器与SSE

在这篇文章中，我们将探讨什么是远程MCP服务器，它们为企业带来的好处，以及服务器发送事件（SSE）在这些集成中的关键作用。

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用GPT-4o图像生成器制作UI

现在可以利用GPT-4o（而不是之前的DALL-E）在ChatGPT中生成高质量的图像，这导致吉卜力风格的艺术趋势在网上走红。我想，如果能用ChatGPT生成对产品设计师真正有用的UI会怎样？