LangGraph+MCP+Ollama:打造强大的多智能体聊天机器人
本文介绍了如何使用LangGraph、MCP和Ollama构建一个多智能体聊天机器人,并详细解释了函数调用和MCP的区别及其应用场景。
本文介绍了如何使用LangGraph、MCP和Ollama构建一个多智能体聊天机器人,并详细解释了函数调用和MCP的区别及其应用场景。
Meta发布Llama 4系列AI模型,性能超越自家Llama 3,推出Scout、Maverick和Behemoth三款新模型。其中,Scout主打多模态,能塞进单个NVIDIA H100 GPU;Maverick性价比高,上传一张图片就能秒懂;Behemoth拥有2880亿激活参数,碾压GPT-4.5和Claude 3.7 Sonnet。Llama 4首次使用混合专家架构(MoE),提升效率和质量。
通过实战展示MCP的强大拓展能力及其与外部工具如n8n的结合。介绍n8n作为一款开源工作流自动化平台,支持用户创建自定义自动化流程。文章重点介绍了如何在n8n中集成MCP协议以调用AI模型进行复杂任务处理,并总结了其带来的效率提升和灵活性优势。
文章介绍了一个软件开发者对十种开源AI工具的评价,涵盖数据处理、语音技术等多方面。包括MindsDB、Ivy、Stable Diffusion WebUI、Rasa、OpenCV、MLflow、KNIME、Prefect、Evidently和Vapi等。每个项目都因其独特功能而受到赞誉,如智能应用开发、跨框架切换支持、AI生成艺术、机器学习流程管理等。