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构建AI智能体：七、Function Calling - 解锁大语言模型的实际行动力+案例解析
本文介绍了大语言模型(LLM)的Function Calling功能，它解决了LLM只能说不能做的局限性。Function Calling允许LLM通过结构化JSON请求调用外部函数，实现实际业务操作。文章详细解析了Function Calling的工作流程：开发者注册函数→用户提问→模型判断是否调用函数→执行函数→返回结果。通过一个天气查询的Python示例，展示了如何实现这一完整流程。重点强调了函数设计、参数校验、安全性和错误处理的重要性。
多模态AI重构科研范式：从"读文献"到"理解世界"
2025年，多模态AI正重塑科研：可同时理解文字、图像、公式等，实现文献智能解析、数据自动提取与跨学科融合，大幅提升研究效率。AI助力科研进入“人机协同”新时代，释放创造力，推动知识发现跃迁。
2小时打造专业医疗助手：基于CareGPT与Qwen3-8B的微调实战
基于CareGPT和Qwen3-8B模型，采用LoRA方法在专业医疗数据集上进行微调实践，该技术方案在保持模型通用能力的同时，显著提升了医疗问答的专业性和实用性，系统性地构建一个真正“懂症状、能判断”的智能医疗助手。从技术演进角度看，微调后的模型与医疗系统深度融合将释放更大价值。这种"领域微调+系统集成"的技术路径，为AI在医疗等专业场景的落地提供了经过验证的解决方案。
实训Agent创客：一键生成电商场景Agent
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【MCP教程系列】LangChain + Qwen3-Max智能体开发实战：构建商品详情页应用并集成自定义 MCP
本文介绍如何结合LangChain框架与通义千问qwen3-max大模型，快速搭建可自动生成专业商品详情页的智能体应用，并支持集成MCP工具，实现高效、可扩展的AI工作流。
构建AI智能体：六、体验Trae指定Qwen-Turbo模型自动生成问答系统
本文介绍如何使用字节跳动的AI编程工具Trae与阿里通义千问Qwen-Turbo模型，快速生成一个智能问答系统。通过图文结合方式，演示从环境搭建、指令生成到界面优化的全过程，涵盖前后端代码自动生成、模型调用封装及交互优化技巧，展现AI辅助开发的高效与趣味，助力开发者提升生产力。
n8n - 架构学习指南
欢迎来到 n8n 学习之旅！本指南带你深入解析这一强大开源工作流自动化工具的架构设计与技术实现。从项目结构、核心模块到代码质量，结合实战路径与贡献指导，助你由浅入深掌握 n8n，实现从使用者到贡献者的跃迁。
魔笔 AI Chat Builder：让 AI 对话秒变可交互界面
在 AI 应用高速发展的今天，开发者不仅要懂模型和接口，还要解决交互设计、功能集成、发布运维等“最后一公里”问题。
魔笔 AI Chat Builder 的使命，就是以 低门槛 + 高效率 帮助 开发者与非技术人员 在极短时间内构建、发布并运行专业 AI 应用，让 AI 真正快速落地业务。
Java 设计模式之工厂模式：对象创建的艺术（含 UML 图解）
本文详解Java工厂模式三大形态：简单工厂、工厂方法与抽象工厂，结合UML图解与代码实例，剖析其核心思想——“创建与使用分离”。通过计算器、日志系统、电子设备等案例，深入讲解各模式的实现原理、适用场景及优缺点，并对比选择策略。最后揭示工厂模式在JDK和主流框架中的实际应用，帮助开发者掌握对象创建的艺术，提升代码扩展性与可维护性。（238字）
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