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参考： ​ https://mp.weixin.qq.com/s/lBnpSqfmYIYF1vqPuXHqbA ​ https://github.com/xianyu110/clawbot?tab=readme-ov-file#%E9%AA%8C%E8%AF%81%E5%92%8C%E6%B5%8B%E8%AF%95 0. 前置咸鱼买的yunyi这家模型中转服务；同时支持gpt和codex使...

1. 简介J2Cache 是 OSChina 目前正在使用的两级缓存框架（要求至少 Java 8）。第一级缓存使用内存(同时支持 Ehcache 2.x、Ehcache 3.x 和 Caffeine)，第二级缓存使用 Redis(推荐)/Memcached 。由于大量的缓存读取会导致 L2 的网络成为整个系统的瓶颈，因此 L1 的目标是降低对 L2 的读取次数。该缓存框架主要用于集...

1. 简介JetCache是一个基于Java的缓存系统封装，提供统一的API和注解来简化缓存的使用。JetCache提供了比SpringCache更加强大的注解，可以原生的支持TTL、两级缓存、分布式自动刷新，还提供了Cache接口用于手工缓存操作。当前有四个实现，RedisCache、TairCache（此部分未在github开源）、CaffeineCache(in memory)和一...

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1. LangGraph高级特性：总结与注意事项LangGraph作为一个强大的图结构程序设计工具，提供了许多高级特性来支持复杂的AI应用开发。本文将深入探讨LangGraph的一些关键概念和注意事项，帮助开发者更好地利用这个工具。 1.1 数据状态与归纳函数在LangGraph中，理解数据状态的处理方式至关重要。默认情况下，节点返回的字典数据会覆盖原始数据。这可能导致一些意料之外的结果。例...

1. LangGraph进阶：构建ReACT架构的智能Agent1.1 引言在人工智能和大语言模型（LLM）快速发展的今天，如何构建高效、灵活的智能Agent成为了一个热门话题。LangGraph作为一个强大的工具，为我们提供了一种新的方式来实现复杂的AI工作流，特别是在构建ReACT（Reasoning and Acting）架构的智能Agent方面表现出色。本文将深入探讨如何使用Lang...

1. LCEL与AgentExecutor的局限性分析在大语言模型(LLM)应用开发领域,LangChain表达式语言(LCEL)和AgentExecutor一直是开发者的得力助手。然而,随着应用场景的复杂化,这些工具的局限性也日益凸显。本文将深入探讨LCEL和AgentExecutor的不足,并引入一个新的解决方案。 1.1 LCEL链表达式的局限性LangChain表达式语言(LCEL)...

1. 十分钟带你搞定LLM工具调用在上一篇文章中，详细介绍了工具调用的基本流程，以及创建工具的几种方式，工具创建完成后，下一步就是让大语言模型（LLM）进行工具调用。 可能第一次听到工具调用的同学，会认为是LLM直接调用了工具本身，实际上并非如此，LLM只会根据用户提问，给出要调用的工具并生成调用工具的参数，实际是否调用工具，由应用本身决定。 整个工具调用基本流程如下，本文将会对如何让LLM...