agent开发实战 - WangQingPing 的技术博客

讲解GLSL的学习思路与具体实现案例，包含多种特效的实现方法

如何根据流程图使用python+LangGraph实现你的推理引擎

基于python脚本+ocr+自定义ui帮助剪映做素材管理，实现自定义素材管理助手

自定义特效、动画、转场资源设计（支持剪映资源），包含多种特效、动画、转场的实现方法

用飞书机器人维护上下文，指挥本机 Claude Code 干活，群聊共享上下文、无需公网 IP

跨端 OpenGL + Electron 音视频 NLE 编辑器，集成 LangChain Agent 对话驱动编辑与特效资源设计

从底层协议到上层框架，记录 Agent、工作流、WebRTC 与模型微调的学习计划

以 deepseek 为例，对比 openai 与 anthropic 两套对话协议的请求地址、请求体与返回结构

以查询天气为例，让 deepseek 通过 function-call 调用本地函数，再根据工具结果回复用户

拆解 deepseek 流式输出的 chunk 格式，实现能调用工具、流式输出、简单 react 的最小 agent

参考 langchain 中间件，实现 token 预估、截断与摘要两种上下文压缩，以及动态系统提示词

对比 Native RAG 与 GraphRAG，用《斗破苍穹》第一章走通知识图谱的构建和检索

用渐进式披露加载 skills：名称和描述每轮都在，正文和附件按需再读

父代理只派任务，子代理在自己的上下文里做完，再把回复交回来

用 langgraph 做联网查询工作流，再当成一个工具挂到 langchain 的 agent 上

从会话文件的归属出发，用 deepagents 接入自定义文件系统、技能和跨会话记忆

通过文件系统、技能和天气工具，理解 dsh 的 JS/TS 插件开发与 Python SDK 接入

使用 Codex Python SDK 接入 DeepSeek，围绕写文件和备忘技能理解会话、工具与沙箱

从一次写文件任务看 trace，再用固定用例评测第八章的 agent，分析分数能说明什么

从开发语言、文件存储、工具扩展、会话管理和部署成本比较三个框架

把 Dify 和 ComfyUI 在本地跑起来，用 difyctl 调用 Dify 应用，再对比两者各自适合的场景