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A collection of 154 posts

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Google ADK实战趋势发现

到本篇文章结束时，你将拥有一个更强大的趋势探测器代理，可以从多个来源获取信息。更重要的是，你将学习使用ADK构建复杂代理所需的高级技能

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10个顶级React UI组件库

在这份指南中，我们将探索10个脱颖而出的ReactJS UI库，这些库已成为这一新范式的领导者。

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AI应用开发必备工具包

本文的目标是为任何对构建AI和LLM应用程序感兴趣的人提供一个简单明了的指南。我已经整理了一份必要的工具、技术和基础知识清单，以帮助你入门。

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Pdf2md：无需后台的PDF解析库

事实证明，PDF解析极其令人头疼。服务器端处理意味着用户需要观看20秒以上的加载动画。将PDF处理添加到我的后端增加了许多复杂性。

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10个集成AI的开源Node.js项目

从神经网络到大型语言模型（LLMs）、图像分类，甚至AI驱动的SQL查询，开源Node.js项目正在将人工智能集成提升到新的高度。

PYDOLL

基于Pydoll的网络抓取

Pydoll是一个基于Python的浏览器自动化库，它简化了网络爬虫和网络自动化，原生支持Cloudflare绕过和代理轮转。

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用BrowserUse抓取网页数据

在这篇文章中，我将展示如何使用BrowserUse自动抓取数据。你将看到它如何节省您的时间和精力，使抓取任务变得轻而易举！

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PydanticAI vs. Agno vs. CrewAI

PydanticAI 带来了坚实的数据处理能力，确保应用程序的可靠性。Agno 注重速度、效率，并能处理各种数据类型，如图像和音频。CrewAI 在让多个AI代理像一个运转良好的团队一样协作方面表现出色。

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3个构建AI应用UI的Python框架

Python提供了各种包和框架，用于构建交互式、生产就绪的AI应用程序界面，包括聊天UI。本文详细介绍了3个顶级框架。

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txtai：全能AI框架

txtai是一个全能的AI框架，提供构建自主代理、检索增强生成（RAG）流程、多模型工作流等更多功能。

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Agno Team简明教程

在现实世界中，解决复杂问题通常需要一组专业代理，因为没有单一代理能够处理任务的所有方面。为了高效管理此类工作流，Agno 引入了团队(Team)的概念。

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Google ADK AI简明教程

谷歌的 Agent Development Kit (ADK) 是一个全新的开源框架，旨在让构建高级AI代理变得更简单、更快捷、更易获得。

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Agentic AI新框架对比

我们都知道CrewAI和AutoGen，但你知道吗？还有几十个开源的基于代理的框架存在——而且其中许多是在过去一年发布的。

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GPT4Free新手指南

gpt4free 是一个开源的Python库，它允许你通过多个提供者访问各种强大的语言模型——在许多情况下无需使用官方API密钥。

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5个值得开发者关注的开源项目

从后端魔法到 AI 代理服务器，作为一个在 GitHub 仓库和科技 Twitter 上花太多时间的人，我发现了一些应该让更多人知道的开源宝藏。

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Vercel Chat SDK

Vercel Chat SDK 是一个免费的开源模板，用于构建强大的聊天机器人应用程序。

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用Vercel AI SDK构建聊天机器人

在这篇指南中，我们将使用 Vercel AI SDK、用于工具的 Agentic 适配器 和用于无服务器执行的 Supabase Edge Functions 来创建这样一个聊天机器人。

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AI技术栈的分层

本文中我要讨论并分解的主要抽象概念是人工智能栈的概念。栈只是用来构建应用程序的技术组合。

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WrenAI：AI代理的语义引擎

当前一代AI助手在语言方面表现出色——但在理解你的业务方面却表现不佳。如果没有一个定义数据如何关联、指标意味着什么以及如何进行一致聚合的语义层，AI只能猜测。

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10个值得关注的开源AI项目

在过去的几个月里，我深入研究了一些非常令人印象深刻的开源人工智能工具，我想和大家分享我的前 10 名。

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Graphite：事件驱动的AI代理框架

Graphite 是一个开源框架，用于使用可组合的代理工作流构建特定领域的AI助手。

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Qiskit量子计算新手指南

Qiskit是由IBM开发的一个开源量子计算框架，允许研究人员、开发人员和爱好者实验量子电路和算法。它提供了一个基于Python的易于使用的界面来模拟量子计算甚至在真实的量子硬件上运行它们。

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SmolDocling简明教程

SmolDocling用一种更智能、更具布局意识的方法取代了传统的OCR，这种方法能够理解文档。

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7个支持MCP的顶级AI框架

尽管MCP已成为流行语，并且所有开发社区最近都在讨论它，但很难知道哪些MCP客户端框架适合与AI应用程序和代理集成。我们研究并找到了7个领先的MCP客户端平台，适用于基于Python和TypeScript 的代理工作流和AI助手。

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Graphiti：基于图的实时记忆

当前的RAG方法在数据频繁更新时表现不佳，这限制了它们在基于代理系统的有效性。Zep AI 的 Graphiti 框架旨在通过引入一个灵活的实时内存层来解决这个问题，该内存层基于时间感知的知识图谱，并存储在 Neo4j 中。