AI教程

本文深度解析 Claude Agent SDK 的核心架构、Agent Loop 工作原理，并将其与 LangChain 和 codex-cli 进行对比，为开发者提供构建生产级 AI Agent 的实战指南。

了解如何通过实施高级少样本提示（Few-Shot Prompting）技术并利用高性能 LLM API，显著提升 AI 编码代理的效率和准确性。

本教程详细介绍了如何通过 Ollama 和 LiteLLM 代理，将 Anthropic 的 Claude Code CLI 工具连接到本地开源模型（如 DeepSeek-V3），从而实现零 Token 成本的本地 AI 编程代理。

深入探讨如何利用 Few-Shot Prompting（少样本提示）技术，结合 n1n.ai 提供的顶级 LLM API，显著提升 AI 编程智能体的可靠性与执行效率。

深入探讨检索增强生成 (RAG) 与模型微调 (Fine-tuning) 的技术差异、成本模型以及在实际生产环境中的应用策略。

了解如何利用 Few-Shot Prompting（少样本提示）显著提升 AI 代码智能体（Coding Agents）的性能，突破 Zero-Shot 的局限，实现生产级的自动化开发效率。

大语言模型（LLM）往往因为无法访问实时数据而显得脱节。本文深度解析 Model Context Protocol (MCP) 如何通过标准化协议连接 AI 与本地数据，让您的 AI 从“只会聊天”进化为“真正能办事”的智能代理。

深入探讨为什么像 Gemini 和 Claude 这样的 LLM 推理能力不足以构建生产级 AI Agent，以及执行运行时如何提供缺失的可靠性层。

2024 年是 AI 应用爆发的一年，但传统的 Nginx 网关在处理流式响应、Token 计费和智能路由方面已捉襟见肘。本文深度解析为什么你需要转向 n1n.ai 等专用 AI 网关。

将检索增强生成 (RAG) 从演示原型转化为生产级系统，需要解决延迟、成本和可靠性方面的挑战。本指南探讨了构建可扩展 RAG 流水线所需的架构和策略。

详细了解如何通过 Ollama 和 Python 部署和运行 Llama 3.2、DeepSeek-V3 等本地 LLM。本指南涵盖安装配置、流式响应处理以及本地与云端混合 AI 架构的实现。

深入探讨为什么简单的 LLM 封装（Shims）是生产环境的隐患，并学习如何使用 Go 语言构建一个支持自愈、具备熔断机制的高性能网关，确保 DeepSeek、Claude 和 OpenAI 等服务的高可用性。