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Anima：从设计生成代码

在 Anima 的早期版本中，你可以将 Figma 设计快速转换为可运行的代码（我实际上写了一篇关于它的文章），但在最新版本中，你还可以与你的代码进行对话！

APPLICATION

理解API和MCP的关键区别

今天，我们将探索API的世界，分解什么是传统API，并看看MCP是如何改变游戏规则的。

LIBRARY

OpenAI Agents SDK的八大优势

OpenAI正式推出了Agent SDK，它将彻底改变如何构建AI驱动的应用程序。 开发人员现在可以在几分钟内创建生产就绪的AI代理——只需几行Python代码。

MODEL-ZOO

Gemini 2.0 Flash原生图像生成

Gemini 2.0 Flash结合了多模态输入、增强推理和自然语言理解能力，以创建图像。

APPLICATION

用NLP预测技术趋势

当我向人们展示完成的应用程序时，他们发现这是一个有点奇怪的概念，类似于某种结合了搜索功能的科技领域的Google Trends。

APPLICATION

PydanticAI代理利用MCP服务器

PydanticAI是一个比笨重的替代品如LangChain更直观和灵活的框架来开发AI代理。然而，它目前还不支持MCP。

LIBRARY

Mistral OCR文档理解模型

你是否曾经花数小时手动将数据从PDF复制到电子表格中？或者尝试从扫描文件中提取表格，结果却得到一个格式混乱得让你怀疑人生的职业选择？

LIBRARY

用Dolphin MCP实现LLM路由

我正在构建一个内容分析工具，需要处理大量文本。OpenAI的模型功能强大但用于高容量处理时非常昂贵；而通过本地Ollama运行所有内容导致复杂推理任务的瓶颈。

APPLICATION

文本生成UML

本文是关于如何利用ChatGPT和PlantUML将文本转换为UML图的分步指南。

APPLICATION

18种RAG技术综合比较

我们将从一个简单的RAG方法开始，这是我们都知道的，然后测试更高级的技术，如CRAG、融合、HyDE等！

PROMPT ENGINEERING

重写技术文档的5个提示技巧

大型语言模型（LLMs）可以帮助将现有的技术文档转换为更精致、更新的版本，本文介绍5个重要的提示技巧。

MODEL-ZOO

Gemma 3:多语言多模态长上下文

Gemma 3是 Gemma 系列模型的新一代。这些模型的参数范围从 1B 到 27B，具有高达 128k 个标记的上下文窗口，可以处理图像和文本，并支持 140 多种语言。

LIBRARY

OpenAI Agents SDK新手指南

在这份指南中，我们将探索如何开始使用 OpenAI Agents SDK，理解其核心概念，并构建一个简单但功能强大的基于代理的应用程序。

LIBRARY

OpenAI Agents SDK解读

OpenAI在人工智能领域迈出了最新一步，推出了一个名为 Agents SDK的新框架，供开发者使用。

APPLICATION

用LangGraph开发RAG研究多代理

在本文中，我们展示了一个使用LangGraph开发的RAG研究多代理工具。该工具旨在解决需要多个来源和迭代步骤才能得出最终答案的复杂问题。

TOOL

构建知识图谱驱动的AI代理

在这篇文章中，我们展示了如何构建可以轻松集成基于数据库的工具的自主应用程序。虽然我们专注于Neo4j知识图谱的GraphRAG用例，但可以在同一个自主应用程序中结合不同的数据源和类型的数据库。

GENAI

AI时代的心智模型

我们能从浏览器大战中学到什么来理解人工智能模型？

APPLICATION

股票分析MCP服务器开发教程

本指南将向你展示如何构建一个MCP 服务器，它可以获取股市数据、分析趋势并生成交易建议。

MODEL-ZOO

QwQ-32B本地运行指南

在这个指南中，我们将一步步带你完成本地运行QwQ-32B的整个过程。我们将使用工具如Ollama和LM Studio来使设置尽可能简单。

APPLICATION

构建你的第一个AI代理

在我构建第一个商业AI代理三个月后，在客户演示中一切崩溃了。那次失败改变了我的方法，并成为我解释这些系统的基石。

APPLICATION

让AI自主处理拉取请求

今天，我想分享一下我使用Cline 处理整个拉取请求（PR）而自己不碰代码的经历。

JOB MARKET

AI辅助软件开发的四个阶段

我必须承认，到目前为止我对AI辅助软件开发非常热情。它帮助了我很多，使我能够在没有AI的情况下更快地完成几个项目。

LIBRARY

LangChain + 模型上下文协议

MCP源于解决大型语言模型（LLM）应用的一个关键限制，即它们与外部数据源和工具隔离的问题。

APPLICATION

基于Redis的LLM语义缓存

LLM非常强大，但它们可能会非常缓慢。如果你曾经等待超过10秒来回答一个你几乎之前问过的问题，你就知道这种挫败感了。这就是语义缓存发挥作用的地方。

MODEL-ZOO

Gemini结构化输出API实践

最近我了解到Gemini的结构化输出API。与传统的多模态提示响应不同，它可以根据输入模式返回一个JSON负载。