Python 教程

开发生产级 LLM 工具不仅需要优秀的提示词。本文分享了在开发 pdf2anki CLI 工具过程中总结的 6 个防御性工程模式，涵盖处理不可预测的 AI 输出、成本管理以及 PDF 语义切分等核心挑战。

深入了解如何使用 LangGraph 构建具有状态感知的复杂 LLM 智能体。本教程涵盖 StateGraph 架构、节点定义、工具集成以及循环工作流的实现细节。

本教程详细介绍了如何结合 A2A 协议和 LangGraph 框架，利用 Python 构建一个符合现代化标准的、具备互操作性的 AI 智能体（Agent）。

本教程将教你如何使用 Gemini CLI 将 Google 的 AI 编程辅助功能直接引入终端。通过身份验证后，该工具可帮助你分析代码、识别 Bug 并建议修复方案，而无需离开开发环境。

了解如何利用 Ollama 最新的 Anthropic API 兼容性，在本地模型上运行针对 Claude 编写的代码，并无缝扩展到 n1n.ai 等云端提供商。

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。

回顾 2025 年 Python 领域的重大变革，从 Python 3.14 的核心新特性到 AI Agent 的开发实战，本指南总结了开发者必学的核心教程与进阶路径。

了解如何针对复杂的 AI 智能体优化模型上下文协议 (MCP)。在考虑更换更强大的模型之前，探索如何通过 MCP 改进工具使用基础设施和上下文管理，从而实现更高的性能和更低的成本。