大模型学习

三种 LLM 接口协议：Chat Completions、Messages、Responses

记一次把两个 Agent 页面的流式展示统一了，顺带挖出一个隐形 bug

把 /chat 和 /create 两个 Agent 页面的流式展示统一时，发现工具调用被思考盖住、草稿回填事件名对不上等一堆问题，最终把流式协议下沉成共享层的故事

大模型学习笔记：用 LangChain + LangGraph 重写机票预订对话系统

基于之前的 OpenAI API 原生实现，用 LangChain 的 ChatPromptTemplate、bindTools 原生 function calling、LangGraph StateGraph + interrupt human-in-the-loop 重写机票预订对话系统，对比两种方案的差异和优缺点

谈谈我用 CLAUDE.md 给 AI 写项目约束这件事

分享我用 CLAUDE.md + 规则文件 + 设计文档的三级体系来约束 AI 辅助编码的经验和踩过的坑

记一次本地大模型部署踩坑：N200 + 4060Ti 的 7B 终局

从 N200 到 4060Ti，探索本地大模型部署的最佳方案

MCP 服务认证优化：移除自定义头部，统一 OAuth 2.0

我舍弃了自定义认证头部，统一使用标准OAuth 2.0，两种认证方式并存，博客MCP服务焕然一新。

大模型学习笔记：基于OpenAI API的机票预订对话系统实现

记录基于OpenAI API实现的机票预订对话系统，包括流式/非流式响应处理、XML标签解析、多轮对话管理等核心功能实现

从零实现 ReAct 范式：基于自定义 XML 协议的 Agent 系统

介绍如何不依赖 LangChain 等框架，仅使用 OpenAI SDK 和自定义 XML 协议，实现一个完整的 ReAct Agent 系统。重点包括自定义 XML 协议、非流式请求、手动解析、工具调用等核心实现。

Just A Rather Very Intelligent System：基于LLM的多智能体智能家居控制系统架构设计

详细介绍一个创新的智能家居控制系统，该系统利用大语言模型（LLM）和多智能体架构，实现自然语言控制、上下文感知和智能决策。包含完整的架构设计、技术实现和最佳实践。