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本文将带你深入 LangChain v1，通过一个实战项目——自动化会议纪要助手，学习如何利用其最新的 create_agent、结构化输出等特性。我们将从零开始，整合 Google Docs API，构建一个能自动总结会议、提取行动项并存档的实用工具。
本文将带你上手 Google 的 ADK 可视化 Agent 构建器，通过一个旅行规划的实战项目，展示如何用自然语言快速设计、连接和运行复杂的多 Agent 工作流，让你真正专注于业务逻辑而非底层代码。
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本文详细介绍如何在本地（使用 Docker）和云端（使用 Google Cloud）的纯 CPU 环境中部署和运行 vLLM，提供从构建镜像到配置服务的完整步骤，帮助开发者在没有高端 GPU 的情况下也能高效托管大语言模型。
本文将手把手带你走完 vLLM 的部署流程。我们将学习如何使用 Docker 在本地 CPU 环境（包括 ARM 架构的 Mac）中运行大模型，并进一步将其部署到 Google Cloud Run，实现一个可扩展的 Serverless 推理服务。
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深度解析Agentic RAG前沿范式：当大型语言模型学会主动思考与规划。本文系统阐述AI智能体与检索增强生成结合的核心工作原理，全面对比其与传统RAG在动态信息抓取、多步骤推理及反馈进化上的根本优势。揭示检索系统如何从被动的信息查询工具，惊艳蜕变为能够自主决策并解决复杂商业问题的强大AI协同伙伴。