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决定转行前,我花了整整两周做调研。第一,AI Agent创业的市场需求在爆发。2025年Q1,仅国内市场就新增了超过3000家AI Agent相关企业。企业端的需求远没有被满足——不是缺技术,是缺「懂行业+能交付」的人。第二,Java背景在AI Agent领域不是劣势。AI Agent的核心是系统架构、API编排、状态管理——这正是后端程序员每天在干的事。大模型的API封装、多Agent协作、工具
AI Agent(智能体)的技术架构,本质上是让大语言模型(LLM)从"能说会道的大脑",进化成"能动手解决问题"的完整系统。它的核心是一个"思考-行动-观察"的循环,让AI能自主完成复杂任务。核心架构:四大关键模块。
前面我发过一篇文章:Java没凉,但只会CRUD的程序员快没饭吃了。很多兄弟看完很焦虑,私信我最多的一句话就是:“我想转AI Agent,但不知道从哪学、怕学错、怕学了没用。”
一个实际问题你打算做一个 AI Agent,能调工具、能检索知识库、能多轮对话。模型选好了,Prompt 想好了,但卡在第一个问题:用什么语言写?这不是个理论问题。不同语言背后的生态、框架、部署方式完全不同,选错了后面全要返工。我把三种主流语言在 Agent 开发上的现状捋一遍,顺便聊聊框架选型——是裸写 API,还是上 Spring AI、LangChain、Vercel AI SDK 这些框架
本文档为项目第二轮任务书,包含门禁基线数据、问题归因和四个子任务(A2-D2)的具体要求。任务A2聚焦语言层问题修复和异步并发实现;B2负责原生验证路径和TLS接口;C2主攻stdlib自举和TLS支持;D2处理工具层编码和测试问题。文档明确了三项关键决策:TLS转译方案、llvmlite处理原则和循环依赖限制,并新增了"禁止假实现"的硬性要求。值得注意的是,因工作目录混乱导致
我的判断是,智能体接的系统越多、链路越长,参数在环节之间的传递质量就越决定最终结果的对错。一类原因是工具之间缺少统一的字段契约。同一个"客户",在客户查询工具里对应的是文本型的客户编号,在订单创建工具里要求的却是数字型的买方标识,字段名、类型和语义没有对齐时,跨工具传递就更容易出现字段错位或类型错误。上游工具返回的结果,在进入下游之前先做结构和类型校验,字段缺失、类型不符、空值或越界时,根据字段风
本文揭示了AI Agent的核心运行机制——一个基于while True循环的简单骨架。这个循环包含四个步骤:调用大语言模型、检查工具调用需求、执行工具操作、将结果反馈给模型。所有主流Agent框架(如LangChain、OpenAI Agents等)底层都遵循这个模式,区别仅在于外围功能扩展。文章还指出生产环境必须添加循环次数限制、错误处理和上下文管理等关键要素。最终强调,这个10行代码的循环是
字节2027校招,第一次把"AI Agent开发"和"AI全栈工程师"写进岗位目录。以前这两个title在市场上连标准JD都没有。现在直接进了校招。我认识的几个Java后端看完招聘页,群里发了一串省略号。
messages=[{"role": "user", "content": "帮我写一首诗"}],这段代码确实「调用了大模型」,但它离一个真正能帮你干活的 AI Agent 还很远。单次 API 调用只能给出一段文本,而 Agent 能自己规划、调用工具、观察结果、修正计划,最终交付一个任务结果。「调用 API」:你问「今天天气怎么样」,模型凭训练数据猜一个答案。「AI Agent」:你问「帮我把
【摘要】本文介绍了作者开发Go语言AI Agent框架covonaut及其应用产品covo-agent的历程。由于Go生态缺乏成熟的Agent框架,作者从零打造了纯Go实现、生产可用的covonaut,包含工具注册、上下文压缩、工作流编排等完整功能。为验证框架实用性,作者开发了终端通用AIAgent产品covo-agent,通过TUI交互、多场景模式、丰富工具链等功能深度测试框架能力。这种&quo
本文探讨AI Agent在执行任务时如何判断"重试"与"重新规划"的决策边界。核心观点指出,Replan的触发条件不应是单纯的操作失败,而应是"计划前提失效"。作者提出三层判断框架:1)是否存在替代执行方式;2)新信息是否破坏后续步骤前提;3)能否通过局部调整达成目标。
这篇文章为有经验的Java开发者提供了转向AI Agent开发的优化学习路径。作者指出传统学习路线效率低下,建议:1)跳过Python语法学习,直接实战;2)优先掌握Function Calling而非RAG;3)忽略Transformer原理;4)立即动手实践小项目。重新设计的8周学习路线聚焦核心技能,强调利用现有工程经验快速突破。最后,作者分享了自己整理的系统化学习资料,包含提示词工程、RAG
本文设计并实现了一个基于Java的自驾游攻略查询系统,旨在解决传统旅游平台对自驾游场景支持不足的问题。系统采用Spring Boot+Vue.js前后端分离架构,整合地图API、景点评价等多源数据,提供智能路线规划和个性化推荐功能。关键技术包括数据爬取、智能推荐算法和实时数据处理,支持用户输入出发地、目的地等条件生成优化路线,并提供沿途景点、餐饮住宿等实用信息。系统测试表明,该平台能有效提升自驾游
前端工程师离 AI Agent 工程师,往往只差一层 能力抽象 和 工程化思维 的扩展。本文梳理一条可落地的转型路径,帮你把已有优势转化为新赛道上的竞争力。
后端:Python + Django/Flask/FastAPI(任选框架)前端:Vue 3 + Element Plus/Vant(UI框架)数据库辅助工具:Django REST framework(若选Django)、Axios(前端HTTP请求)
本研究设计并实现了一个基于Python的足球社区管理系统,旨在提升足球爱好者的交流体验和社区管理效率。系统采用模块化设计,包含用户管理、内容发布与审核、讨论区管理、资源分享和社区活动等功能模块。研究内容包括需求分析、系统设计、实现、测试与评估等完整开发流程。通过Python+Django技术栈实现,数据库采用规范化设计。系统具备良好的可扩展性和安全性,支持用户个性化设置、内容审核、互动交流等功能。
本文详细介绍了使用Python构建L2行情实时监控系统的完整链路,从数据接入到主力意图识别的全过程。系统分为四层架构:数据接入层采用异步批量拉取方式获取逐笔成交、十档盘口和L2指标数据;清洗聚合层将tick数据聚合成分钟K线并区分买卖方向;特征计算层基于主力净流入比率等5个核心特征识别主力行为;信号输出层生成吸筹、出货和洗盘三类交易信号。作者分享了系统实现中遇到的四个关键坑点,包括L2指标平滑处理
本文提供了一套高性能Python代码,用于实时计算股票KDJ指标(K、D、J值)并准确识别J值的超买(J>100)、超卖(J<0)及连续多日的高低位“钝化”状态。通过QuantDash Python SDK,开发者可一键获取服务器端前复权行情数据,免除数据清洗烦恼。代码包含KDJ计算函数和钝化状态检测函数,支持多市场统一调用。文章还对比了传统方案与QuantDash的优劣,并给出量化交易中的避坑指
Tkinter 是Python内置GUI库,无需安装,适合桌面小程序开发;固定流程:创建窗口 - 设置属性 - 添加组件 - 布局 - 主循环;常用组件:Label展示文字、Button按钮、Entry输入框;三种布局:pack流式、grid网格、place绝对定位;通过 command 绑定函数,实现GUI交互。✨ 关注博主,下期进阶:Tkinter实现计算器、记事本完整项目!
本文总结了Python中常用的文件处理实践方法,包括:1)文本文件读取(全量/逐行/分块)和写入;2)JSON/CSV/Excel等结构化数据的读写;3)XML文件解析与生成;4)文件批量操作与复制移动;5)二进制文件处理;6)结合Pandas的数据处理流程。涵盖了从基础文件操作到复杂数据处理的全套解决方案,并提供了日志处理、数据清洗归档等综合应用示例。这些代码片段可直接用于实际项目开发,帮助开发
本文介绍了数据离散化的概念及其在数据分析和机器学习中的重要性。数据离散化是将连续数值转换为离散区间的过程,能简化模型、提升效果并增强业务可解释性。文章重点讲解了Python中基于Pandas库实现的四种离散化方法:等宽分箱(pd.cut)、等频分箱(pd.qcut)、自定义函数离散化以及独热编码(One-Hot)。每种方法都配有代码示例和适用场景说明,最后提供了完整的可运行代码。文章指出应根据数据
本文介绍了Python多线程的核心用途和适用场景。多线程主要用于IO密集型任务(如网络请求、文件读写),通过让CPU在等待时处理其他任务提升效率,但受GIL限制不适合CPU密集型计算。文章提供了基础线程创建、线程池使用示例,指出三个常见问题(GIL限制、数据竞争、线程数过多)及解决方案,并通过对比表说明多线程适用场景。核心结论是:Python多线程能有效利用IO等待时间,但需规避GIL对计算任务的
在内网自建的 Postfix 服务器上,使用 Python 发送邮件非常简单。smtplib。Postfix 会负责后续的投递工作。
昨天调一个嵌入式日志解析脚本,同事传过来一段文本配置,要快速匹配每个设备ID对应的校准参数。他用了两个并行的列表,靠下标来对齐数据,结果设备顺序一变,整个映射全乱套了。我指着屏幕说:“这个场景,就该用字典。
Python基础语法摘要 本文系统讲解了Python编程中的三大基本控制结构: 顺序结构 - 代码默认从上到下依次执行 条件分支: 三种形式:单if、if-else、if-elif-else Python特有语法:无括号、冒号结尾、缩进决定代码块 嵌套条件和pass占位符的使用 循环结构: while循环:适合不确定次数的情况 for循环:直接遍历可迭代对象,常用range()控制范围 控制语句:
本文介绍如何用代码在 Polkadot 上创建账户,分别提供 JavaScript/TypeScript、Python、Rust 三种语言的完整实现。文章涵盖 Polkadot 账户的底层结构(SR25519、SS58 地址格式、BIP39 助记词),每个语言版本均包含环境搭建、依赖安装、可运行代码和预期输出,适合希望在 Polkadot 生态中构建钱包、自动化脚本或后端服务的开发者。
今年是我做后端的第五年。去年这个时候,我彻底陷入了职业焦虑的死循环,相信很多后端同行都有一模一样的感受。现在的AI时代,Agent开发门槛被彻底打穿了。各类大模型API开箱即用,成熟的Agent框架遍地都是,不用懂复杂底层,哪怕是刚入职的应届生,花半天时间调几个SDK、拼一拼提示词,就能跑出一个像模像样的AI Demo。反观我们做了四五年的传统后端?日常就是重复CRUD、维护老旧系统、改鸡毛蒜皮的
原因:用了 split() 处理后就已经是列表形式了,再用 list 就是多此一举。默认split()会忽略多个空格,split(' ')可能产生多个空格。创建一个空字典,因为输出形式像字典。sorted :已排序的,item : 项目。【2】.怎么统计各行就业学生数量?【3】.数量怎么按从高到低输出。lambda:无明函数。('计算机', 3)
先说结论:想让一个 Agent 答出"今天""最新""最近一周"这类问题,光靠大模型自己是不行的,必须挂一个能联网搜索的工具,让模型在回答前先去查一遍。下面是我自己跑通的步骤,照着配基本不会翻车。我做的是一个内部用的资讯问答小助手。一开始我图省事,直接拿模型裸答,结果用户一问"某框架最新版本号是多少",模型张口就来一个早就过时的数字,还答得特别自信。这种幻觉在实时类问题上特别要命。后来我给它补了联