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NextJS@16.2.0
理论基础与技术选型介绍
01、
什么是 AI 智能体开发
02、
从需求出发, 理解 AI 电子伴侣
03、
内存调度思考
04、
LangChain/LangGraph 核心角色
05、
向量化与语义检索
06、
情绪状态机设计
07、
Prompt 工程深度实践
08、
混合记忆架构设计
09、
LangGraph Agent 编排管线
10、
边缘部署与集群部署对比
11、
Hono.js vs FastAPI 技术选型
12、
三端架构与 Monorepo 决策
13、
Monorepo 落地与公共逻辑设计
14、
Streaming
15、
可观测性
16、
LangSmith vs Langfuse vs 自建
17、
Workers 下的 Tracing 实现
18、
指标体系与线上排障
19、
影子模式与灰度验证
LangChain
20、
框架全景介绍
21、
环境搭建与第一次调用
22、
ChatModel 与消息协议
23、
Prompt Template 设计体系
24、
Few-Shot 与动态 Prompt
25、
Output Parser:让模型输出结构化数据
26、
LCEL 与 Runnable 协议
27、
LCEL 进阶:并行处理
28、
LCEL 进阶:分支路由
29、
LCEL 进阶:容错机制
30、
Memory:让对话拥有记忆
31、
记忆持久化与混合策略
32、
Document Loader 与文本分割
33、
Embedding 与向量存储
34、
RAG 管线:检索增强生成
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