【教程】230 行代码实现一个极简的 OpenClaw
230 行代码实现一个极简的 OpenClaw,具有飞书机器人、工具调用、Agent Loop功能,非常适合入门学习。
230 行代码实现一个极简的 OpenClaw,具有飞书机器人、工具调用、Agent Loop功能,非常适合入门学习。
低代码进化的分水岭 2026年初,VTJ.PRO 2.0 的发布标志着低代码开发平台的一次质变跃迁——从“可视化拖拽工具”进化为“AI原生应用开发平台”。这一升级的核心在于其 AI 智能体架构,
2026 年,AI 助手正在从「单一对话」走向「多角色协作」。但多 Agent 不是把几个 AI 放在一起就行——你需要理解两种截然不同的协作机制
Claude Code 的工程哲学:缓存与工具设计的真实教训 | 经验分享 最近读了 Claude Code 团队公开的两篇工程博客,一篇讲 Prompt Caching,一篇讲工具设计。
最近在尝试实现一版简洁版本的 OpenClaw,实践了很多用 OpenClaw 直接实现代码生成的工程任务,发现不符合预期,最后经过多轮调试和思考方法论,总结了这篇文章的方法。
我来为你详细介绍 Function Calling(函数调用)这一重要概念。 什么是 Function Calling? Function Calling 是一种让大语言模型(LLM)能够调用外部工具
一、Chroma 核心定位 & 为什么 Agent 开发必用它 1. 核心定义 Chroma 是一款轻量级、开源、专为 LLM/RAG 场景设计的嵌入式向量数据库(Vector Database),用
我有五年的python开发经验,主要是云平台开发,这段时间面试下来发现,整体岗位较少,需要ai开发经验,所以目前也在入门相关的知识,去年学习过langchain框架,所以结合ai开始相关的知识学习。
从"AI 助手如何突破单进程边界"出发,推导 Node Host(远程执行沙盒)、Canvas(移动端交互 UI)、A2UI(原生桥接)和子 Agent(并行任务分解)的设计逻辑
AI时代提示词(Prompt)是人与大型语言模型(LLM)进行沟通的关键。人们通过提示词与大模型对话,大模型按照提示词进行工作。只有掌握AI提示词方法的人才能更好地驾驭人工智能。
在低代码平台层出不穷的今天,如何平衡可视化开发的便利性与代码的灵活性、可控性,一直是行业难题。VTJ.PRO 作为一个面向 Vue 3 开发者的 AI 驱动开发平台,给出了一个独特的答案:双向代码转换
AI Agent内置能力有天花板。数据聚合、图算法、全文检索等场景下,Agent需要多轮推理写临时脚本。bull用一条CLI命令替代多轮推理,减少token消耗,结果更精确。 https://gith
学习通是常用的学习工具,可以随时进行学习,找到你需要的资源,跨平台就能在线学习,了解学习的进度,但是很多小伙伴找不到入口在哪,下面就分享给大家。学习通网页版登录
点击阅读