本文介绍了使用LangChain构建语义搜索引擎的关键概念与技术流程。主要内容包括：文档加载(Document Loaders)用于读取PDF等文件；文本切分(Text Splitters)将大文本分割为带重叠的小块以保留上下文；向量化(Embeddings)将文本转换为数值向量实现语义搜索；向量存储(Vector Stores)用于高效存储和检索向量数据。文章通过具体代码示例展示了如何将PDF文

所谓的环境的就是agent运行在哪里，或者是agent和那里进行交互。最常见的环境就是本地开发环境，也就是个人主机，但是存在问题就是没有办法出网和横向扩展。在沙盒之前也是有其他选择的：云服务器，虚拟机，docker都看起来是个是个不错的想法，而且我一开始的想法也是docker。agent要么是运行在docker里面，要么是和docker里面的内容进行交互。但是后来又发现了沙盒的概念，目前来看沙盒比

本文介绍了从Selenium到Playwright再到AI时代的浏览器自动化工具演变，重点展示了browser-use库的使用方法。

例如：在不改变内存地址的情况下，修改变量的值。观察内存和修改内存其实是操作系统提供的能力。对于理解python里面数据结构很有帮助。例如python里面的int类型。为什么int类型是变长的，为什么占用字节不是4个字节？技巧如下cpython中id获取的就是内存地址使用id()获取内存地址使用ctypes.memset修改内存使用ctypes.string_at观察内存数据使用sys.getsiz

如果你有其他语言的基础，可见性应该很好理解。java的可见性是通过public private来描述的。python的可见性是通过_some_var下划线来约定的。本文翻译自：https://www.callicoder.com/golang-packages/为啥老外能把事情说的这么明白。。。golang中任何一个文件都要属于一个package多个文件可以属于同一个package同一个packa

RooCode是一款基于Cline的开源代码工具，其核心特点是会向用户展示提示词，区别于Cursor、Github Copilot等闭源代码工具。文章展示了RooCode的多种功能界面截图，包括待办事项更新、模式切换提醒、文件编辑等操作场景。

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摘要：作者原本熟悉Django和Flask，认为无需学习FastAPI，但发现AI生成的代码已转向FastAPI，不得不接触。FastAPI与Flask类似，但异步(async)特性带来新的学习点。

该文介绍了如何使用LangChain构建具有记忆功能的聊天机器人。文章首先指出直接调用大模型时每次请求都是独立的，需要通过传递对话历史来实现上下文记忆。随后展示了三种调用方式：独立调用、带历史记录的调用，以及使用LangGraph实现消息持久化的方案。文中还提到了对话历史管理的重要性，包括使用trim_messages避免超出token限制，以及如何处理关键信息保留等细节问题。最后作者观察到，大模

本文介绍了如何使用LangChain构建简单的LLM应用。LangChain通过统一接口封装不同大语言模型（如OpenAI、Gemini等）的调用方式，并处理消息格式转换问题。文章演示了三种调用方式：字符串、OpenAI格式和LangChain消息类型，展示了流式调用和Prompt Templates的使用。LangChain还解决了提示词注入等安全问题，并通过LangSmith提供日志追踪功能。