在前面的章节中，我们讲解了智能体的基础知识，并体验了主流框架带来的开发便利。从本章开始，我们将进入一个更具挑战也更有价值的阶段：从零开始，逐步构建一个智能体框架——HelloAgents。 为确保学习过程的连贯性与可复现性，HelloAgents 将以版本迭代的 ...

关于ONNX这里就不在赘述了，一句话总计ONNX可以摆脱框架的依赖。一般的ONNX部署深度学习模型可以分为Opencv部署和ONNXRuntime部署，但是Opencv毕竟只是第三方的库，对ONNX的支持并不是很友好，而且好多的模型还是不支持的，如果要使用还需要去修改模型的源码才可以 ...

本问将覆盖 API 的每个核心部分：定义模型、约束字段、写验证器、组合嵌套结构、控制序列化。所有示例基于 Pydantic v2 和 Python 3.10+，每个清单完整可运行。 用 BaseModel 定义模型 Pydantic 的核心就是 BaseModel。继承 BaseModel，用注解声明字段。Pydantic 在类创建时 ...

LangGraph 是面向有状态、可循环、可恢复执行的 Agent 编排运行时，而不只是把多个步骤简单串起来。这也是它比普通链更适合 Agent 的核心原因。这篇文章我们就从零开始，搭一个最小可运行的天气查询 Agent，让你真正理解：什么是 State，什么是 Node，什么是 Router ...

控制流就是普通的Python if/for，灵活到可以在运行时根据中间结果改变走向。 OpenRath的Session Graph，是同一个性格的东西。 先看Session长什么样——它远不止一串聊天记录，而是一张结构化的chunk表： ...