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记录真实项目里的工程判断、AI 辅助开发、小程序全栈实践，以及一些长期主义的产品思考。

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技

2026年07月

MCPAgentPython

MCP 的使用与搭建

如果你已经写过一个带工具的 Agent，应该很熟悉下面这套流程： 1. 为每个工具写一个 Python 函数。 2. 为函数补一份模型能够理解的参数 Schema。 3. 把 Schema 交给模型，让模型决定什么时候调用。 4. 根据模型返回的工具名找到对应函数并执行。 5. 把执行结果重新放回对…

最新文章

25 篇文章

第一次用 LangGraph 写 Agent，我会先讲清这些事

本文所涉及的代码：https://github.com/LiuSandy/agent-playground/tree/tutorial-00 LLM 为什么还不够？大语言模型（LLM）的能力很强，但在不借助外部工具的情况下，它能做的事情本质上只有一件：接收一段文本（prompt），基于训练时学到的…

技术文章LangGraphAgent

Agent 的三种模式：Reactive、Deliberative 与 Hybrid

本文所涉及的代码：https://github.com/LiuSandy/agent-playground/tree/tutorial-01 同一套 Agent 代码，跑在不同的任务上上一篇文章我们用 LangGraph 搭了一个能计算、能搜索的 Agent。它的执行方式很简单：LLM 拿到用户输…

技术文章AgentLangGraph

用 LangSmith 看清 Agent 的每一步

本文所涉及的代码：https://github.com/LiuSandy/agent-playground/tree/tutorial-02 LLM 是黑盒，Agent 是黑盒中的黑盒在上一篇文章里，我们已经把 Reactive、Deliberative、Hybrid 三种 Agent 模式跑起来…

技术文章LangSmithAgent

Function Call、MCP 和 Skill——Python Agent 工具调用的三层阶梯

这是 AI 开发入门系列的第 6 篇，讲 Function Call、MCP 与 Skill 在 Python Agent 中的三层工具能力。相关文章还有： 1. 四种主流的 Agent 架构 2. function call 与 tool call 的区别 3. 用 Python 从零写一个 L…

技术文章AgentPython

Prompt、Context、Harness——三种 Engineering 到底有什么不同

这是 AI 开发入门系列的第 5 篇，讲 Prompt、Context、Harness 三种 Engineering 的分工与协作。相关文章还有： 1. 四种主流的 Agent 架构 2. function call 与 tool call 的区别 3. 用 Python 从零写一个 LLM Ag…

技术文章LLMAI

给博客加个阅读量，我把选型、防刷和踩过的坑全记下来了

阅读量这个功能，很多博客都有，实现起来看上去很简单——不就是一个计数器吗？写起来才发现，一个计数器会引出好几层问题：数据存哪、本地开发会不会污染线上数据、刷新页面会不会一直涨、接口有没有被滥用。每一层都得想清楚。先看一张总览图——一条请求进来之后，完整链路长这样：六个判断节点，五层拦截。下面逐…

技术文章Next.jsUpstash

四种主流的 Agent 架构：你写的是哪一种

这是 AI 开发入门系列的第 1 篇，讲四种主流的 Agent 架构全景。相关文章还有： 2. function call 与 tool call 的区别 3. 用 Python 从零写一个 LLM Agent 4. RAG 是怎么工作的 5. Prompt、Context、Harness——三种…

技术文章AgentLLM

function call 与 tool call，差的不只是一个名字

这是 AI 开发入门系列的第 2 篇，讲 function call 与 tool call 的本质差异和设计演进。相关文章还有： 1. 四种主流的 Agent 架构 3. 用 Python 从零写一个 LLM Agent 4. RAG 是怎么工作的 5. Prompt、Context、Harne…

技术文章LLMAgent