2025.10.28

2025-10-28 17:40:49 +08:00
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commit df904371a8
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-## 💕注意事项
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-代码能一键运行即可，主要是感受，没有关键知识点。
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+## 🧩 模块说明：Agent入门 & 快速运行
+
+📌 **核心知识点**：
+Agent核心概念 | LLM调用基础 | 开发环境搭建 | 首个Agent实现
+
+---
+
+### 1. `agent-demo`（自定义函数调用）  
+直接调用该函数，**运行成功**即可，重点掌握：
+✅ 了解Agent概念
+✅ 成功运行该代码
+
+---
+
+💡 强烈建议：优先对总Readme的文档做了解，理清后面的学习思路。
+
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-## 💕注意事项
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- 知识点：**LLM了解与调用、Prompt编写与逻辑构思、多轮对话记忆、独立搭建一个智能体**
-
-1. llm模型调用:是deepseek官网推荐的调用流程，这个结构是我们以后调用api常用的方法。
-2. 多轮问答agent:涵盖llm、prompt、memory几个模块。如果想改变ai身份的提示词与初始提问，直接更改messages里的content即可。
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+## 🧩 模块说明：LLM 调用与多轮对话 Agent
+
+📌 **核心知识点**：  
+LLM 调用｜Prompt 编写与设计｜多轮对话记忆｜独立搭建智能体
+
+---
+
+### 1. `01_basic_llm_invocation`（LLM 模型调用）  
+使用 DeepSeek 官方推荐的调用方式，  
+这是后续所有 API 调用的通用结构，可直接复用。  
+
+✅ 掌握点：  
+- 如何初始化 LLM 实例  
+- 标准的 API 调用格式  
+- 快速切换模型和参数
+
+---
+
+### 2. `02_conversational_agent`（多轮问答 Agent）  
+整合了 LLM + Prompt + Memory，实现有记忆的对话。  
+
+🔧 使用提示：  
+想换 AI 人设或初始提问？  
+👉 直接修改 `messages` 中的 `content` 即可。
+
+✅ 掌握点：  
+- 多轮对话如何保持上下文  
+- Prompt 结构设计  
+- 记忆模块（Memory）的基本用法
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-## 💕注意事项
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- 知识点：**Function calling原理、工具函数封装、API接入实践、多轮调用流程、Agent能力扩展**
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-1. 自定义函数调用:使用一个假函数来模拟完成function calling代码构建流程。重点是学会如何调用外部工具函数
-2. API调用:调用一个真的外部工具函数来完成API调用。重点是学会如何通过API文档学会构建一个可被调用的外部函数。强烈推荐自己找一个其他的任意API给AI作为测试，看它能否调用你提供的工具。
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+## 🧩 模块说明：Function Calling 与工具调用
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+📌 **核心知识点**：  
+Function calling 原理｜工具函数封装｜API 接入｜多轮调用｜Agent 扩展
+
+---
+
+### 1. `01_custom_function_calling`（自定义函数调用）  
+用一个**假函数**模拟完整流程，重点掌握：  
+✅ 如何定义可调用函数  
+✅ AI 如何触发函数调用
+
+---
+
+### 2. `02_api_invocation`（API 调用）  
+接入一个**真实 API**，重点掌握：  
+✅ 如何根据 API 文档封装工具  
+✅ 让 AI 真正“动手”做事  
+
+💡 强烈建议：自己找一个新 API 测试，看 AI 能否正确调用！
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 - 📄 **配套博客详解**：每章内容均配有 CSDN
  深度文章，涵盖原理剖析、代码解析与调试技巧
- 💻 **可运行代码仓库**：每个模块对应独立目录，含完整代码、注释与运行指引，支持本地复现
+- 💻 **可运行代码仓库**：每个模块对应独立目录，含完整代码、详细注释与运行指引，支持本地复现
 - 🚀 内容覆盖：从 **Prompt 工程** 到 **LangChain / LangGraph / RAG / SDK 封装**
 - ⚙️ 能力进阶：涵盖 **智能体思维链、工具调用、任务规划、多智能体协作**

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 ## 🧭 模块总览（16 模块）

 > 💡 每个模块对应独立目录（含代码、说明与示例），可独立运行与学习。  
-> 🔥 已更新至 03 Function Calling 与工具调用，持续更新中！
+> 🔥 已更新至 04 LangChain 基础，持续更新中！

 |     章节      | 模块                                                                                                                                                  |                                 博客                                  | 核心关键词                           |  难度  |
 |:-----------:|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------:|:--------------------------------|:----:|
 | 🏗️ **基础篇** | [01 Agent 入门 & 环境搭建](https://github.com/Annyfee/agent-craft/tree/main/01%20Agent%20%E5%85%A5%E9%97%A8%20%26%20%E5%BF%AB%E9%80%9F%E8%BF%90%E8%A1%8C) | [🏠](https://blog.csdn.net/2401_87328929/article/details/153729555) | OpenAI API                      |  ⭐   |
 |             | [02 LLM 基础调用](https://github.com/Annyfee/agent-craft/tree/main/02%20LLM%E5%9F%BA%E7%A1%80%E4%B8%8E%E8%B0%83%E7%94%A8)                               | [🏠](https://blog.csdn.net/2401_87328929/article/details/153735431) | LLM API 调用 · prompt · 上下文记忆     |  ⭐   |
 |             | [03 Function Calling 与工具调用](https://github.com/Annyfee/agent-craft/tree/main/03%20Function%20calling%E4%B8%8E%E5%B7%A5%E5%85%B7%E8%B0%83%E7%94%A8)  | [🏠](https://blog.csdn.net/2401_87328929/article/details/153866573) | Function Call · 工具函数封装          |  ⭐⭐  |
-| ⚙️ **框架篇**  | 04 LangChain 基础篇                                                                                                                                    |                               🚧 撰写中                                | Chain 架构 · Tool 使用              |  ⭐⭐  |
+| ⚙️ **框架篇**  | 04 LangChain 基础篇                                                                                                                                    | [🏠](https://blog.csdn.net/2401_87328929/article/details/153978186) | LLM · Prompt · Chain · Memory   |  ⭐⭐  |
 |             | 05 LangChain 进阶篇                                                                                                                                    |                                 🚧                                  | Memory · 多链协作 · Agent           | ⭐⭐⭐  |
 |             | 06 LangGraph 入门                                                                                                                                     |                                 🚧                                  | Flow · Node · Edge 控制           | ⭐⭐⭐  |
 |             | 07 RAG 基础篇（Embedding & 向量）                                                                                                                          |                                 🚧                                  | 向量化 · 检索匹配                      |  ⭐⭐  |
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 dotenv~=0.9.9
 python-dotenv~=1.1.1
 openai~=2.6.0
-requests~=2.32.5
+requests~=2.32.5
+langchain~=0.3.27