【AI代写】从 Dify Graphon 到 LangGraph：工作流引擎的调度、状态与性能
工作流画布上的节点和连线，很容易让人以为引擎只是“按顺序调用几个函数”。 真正运行起来以后，问题会复杂得多：哪些节点可以并行？条件分支没选中的路径怎么处理？两个分支什么时候汇合？节点失败后重试什么？等待人工确认时保存什么？后台执行和浏览器看到的进度是什么关系？ ...
技术
Agent 的 HITL 设计：从人工介入到可靠恢复
之前写 LangGraph 时，提到过它的 Human in the Loop 能力。最近在设计 Agent 的人工介入功能，发现这里有不少值得单独展开的细节。 Agent 可以查询资料、生成内容，也可以调用工具去修改数据、发送消息、发起业务流程。随着它能做的事情越来越多，我们需要明确：哪些事情可以交给它直接完成，哪些地方需要人补充信息，哪些动作必须由人确认。 ...
让 AI 一边生成一边搭界面：LLM 渐进式渲染的一个专利思路
背景 大语言模型已经可以流式输出文本：模型生成一个词，页面就显示一个词。可一旦模型输出的不是普通文字，而是一段用于描述界面的 JSON、Markdown 或 DSL，事情就变得麻烦了。 ...
【AI代写】Milvus 混合检索实战：BM25 + 语义向量从 0 到 1
上一篇《BM25 学习总结》讲了原理，这篇讲实战：用 Milvus 从零搭一个「BM25 稀疏 + 语义稠密」混合检索系统，含建库、写入、三种检索对比、重排、标量过滤、调参和踩坑记录。代码可直接跑。 ...
【AI代写】BM25 学习总结：从打分公式到 Milvus 稀疏/稠密混合检索
从「BM25 是什么」一路到「Milvus 稀疏/稠密混合检索、ES 分词器、倒排索引、词表维护」的完整学习笔记。适合做过关键词检索、想搞懂 BM25 在现代向量检索体系里位置的同学。 ...