AI Agent Memory 实战
介绍 AI Agent 的记忆实现方案，包括基于 LangGraph 的会话级记忆和基于 Mem0 与 Qdrant 的长期记忆实战，涵盖核心原理、本地部署及 RAG 流程闭环。
AI Agent Deep Research 实战
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介绍 Deep Research 模式，通过反思机制让 AI Agent 主动识别知识缺口并迭代挖掘，基于 LangGraph 实现具备批判性思维的深度研究助手。
Agent 设计模式实战
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前言随着大语言模型（LLM）能力的快速提升，AI Agent 已经从概念走向实践。然而，如何让 Agent 更可靠、更高效地完成复杂任务，成为开发者面临的关键挑战。
就像软件工程中的设计模式为常见问题提供了经过验证的解决方案，Agent 开发同样需要成熟的设计模式来指导实践。本文介绍五种核心模式：R
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体验一下 Midscene.js，基于 AI 的 UI 自动化测试工具
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传统的 UI 自动化测试工具通常需要开发者编写大量的选择器代码来定位页面元素，维护起来比较麻烦。最近发现了一个有趣的工具 Midscene.js，它基于 AI 技术，允许我们用自然语言来描述测试操作，比如”点击登录按钮”、”在用户名框输入 admin”等。
今天就来体验一下这个工具，看看它的实际效果
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Server-Sent Events (SSE) 技术解析与实战
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为什么要学习 SSE？随着 AI 技术的爆发式发展，SSE 在以下场景中变得尤为重要：
AI 聊天机器人流式回复：ChatGPT、Claude 等 AI 助手通过 SSE 逐字输出回复，提供打字机效果
AI 代码生成：GitHub Copilot 等工具实时生成代码片段
AI 图像生成进度：Sta
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浅玩一下 Mobile Use
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上一篇文章简单调研了下利用 AI 进行 UI 自动化的技术，顺着这个思路，是不是可以给 AI 一个手机，让它帮我们做更多事情呢？搜索一下，发现已经有人开发了 mobile-use 这个项目，今天就来玩一下。
首先需要安装好 adb，并通过 USB 数据线连接安卓手机，打开开发者模式，并开启 USB
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浅玩一下，基于 Appium 的自动化测试 AI Agent
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前言上篇文章，我们使用 Appium 的插件 appium-llm-plugin 来辅助我们进行 UI 自动化测试。不过整个流程感觉还是不够智能，我们还是得手动去调用 API 来完成一个测试用例的编写，有没有可能把这个也去掉，用纯自然语言来写一个自动化测试用例呢？这篇文章就来试一下，来实现一个简单的
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浅玩一下，基于 Appium 的 AI 辅助自动化测试
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引言前段时间字节推出了一款基于 AI 的自动化测试工具 Midscene.js，但它只能测试 Web 应用，不能测试移动端应用，所以本文就来调研下基于 Appium 的 AI 辅助自动化测试。
先上效果，测试用例如下：
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