您有没有遇到过这样的场景：为了调试一个LLM应用的效果，您需要在一大堆Python代码中翻找那些零散的提示词字符串？每次想要A/B测试不同的提示时，就像在做开颅手术一样小心翼翼。
知名 AI 技术博主、《Python 机器学习》作者 Sebastian Raschka 又来放福利了！
如果你是程序员，又对股票感兴趣，那八成动过写个脚本的念头。这个想法的初版通常很简单：找个免费的股票数据 API，用 Python 拉取 K 线，算一下 MACD 或者 RSI 指标，然后写几个 if/else 来触发买入卖出信号。测试几次，发现收益还不错，特容易兴奋上头。
我想问您一个问题：上次为了让AI代理调用某个第三方API，您花了多长时间写包装代码？一天？三天？还是一周？不过现在，Brandeis大学的研究者们带来了一个让人眼前一亮的解决方案——Doc2Agent，它能从API文档直接生成可执行，MCP可调用的Python工具，而且成功率还挺不错。
本文将介绍 22 种先进的RAG技术，灵感来源于 all-rag-techniques 仓库中的全面实现。这些实现使用 Python 库（如 NumPy、Matplotlib 和 OpenAI 的嵌入模型），避免使用 LangChain 或 FAISS 等依赖，以保持简单性和清晰度。
近日， Mastra AI 创始人 Sam Bhagwat 在 X 上发布了一条推文，称其中提到大约 60~70% 的 YC X25 Agent 公司正在使用 TypeScript 构建他们的 AI Agent。
数字生命最靠谱的项目底座。就在这几天一个项目火了，就是叫做weclone。总的来说基于微信聊天记录来生成你的数字分身，现在开源了整个项目的技术是使用python来完成的，并且支持阿里同义千问2.5，现在已经有8.7K收藏了。
o3看照片识位置的功能，简直令人毛骨悚然！Django Web大神Simon Wilson发现，o3凭借Python代码，就能破解自己照片的地理位置。这实在太反乌托邦了，人类的地理信息，对于AI已经完全透明了？
今天的Agent框架虽然功能强大，但对于没有编程经验的客户服务专业人员来说却过于复杂。这些框架如AutoGen、LangGraph、CrewAI等通常将Agent声明嵌入到复杂的Python代码中，使整体工作流程难以把握，门槛过高。对于仅需构建带有业务逻辑的客服聊天机器人的非技术人员而言，这些框架犹如天书，让他们望而却步。
CUDA 迎来 “Python元年”！
