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WeNext🔥nexty.dev
2周前
为 Nexty 模板添加了新文档和Demo,讲解基于Nexty服务端,如何实现浏览器插件登录与业务请求。 文档末尾提供了几点浏览器插件开发的最佳实践,欢迎阅读:
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凡人小北
4周前
Google 最近有点疯。I/O 刚甩出一堆 AI… 结果这两天,我在 GitHub 看到它又丢了个狠东西: Gemini Fullstack LangGraph Quickstart 我原本以为是那种“又一个 AI demo 项目”,结果一跑…靠,这套结构直接能改成一个 Perplexity mini。 从提问 → 拆 query → 多轮搜索 → 反思 → 再查 → 带引用输出,整个 agent 流程都封装好了。 Google 又开始搞开源慈善卷行业了,连“智能体该怎么搭”都明牌教学了。 1️⃣ Google 一贯的严谨做派,这次不是 demo,是开箱即用的智能体原型系统 你打开项目,会看到它把整个 fullstack 都搞定了: •React + Tailwind + Shadcn 前端,页面是能用的,不是糊的 •FastAPI + LangGraph 后端,整合 Gemini 2.5 •一键 make dev 起飞,Docker Compose 打包也顺 •自带 UI,整个 agent 的“思考过程”能 trace、能 stream、能调 这种项目不是跟最近看到的 openxxx 类项目一样给你看个思路,你照着能跑。 2️⃣ 很典型的 Agent 流程,查资料、思考和总结 你提个问题 → 它拆几个搜索关键词 → 查 → 看信息够不够 → 不够就再查一轮 → 然后整理、生成、引用都给你带上 基于 LangGraph 搞了一个结构化思考流程落地。 3️⃣ 整套配得非常舒服,能上产品原型的那种 做了一整套: •UI 是现成的,查完结果也展示得明白 •回答里每条 citation 是 traceable 的 •开发体验很丝滑,前后端热更新都有 •Agent 逻辑清晰,graph. py 里面节点你一看就懂 这就属于你改个 search API、换套 prompt,几天就能变成一个 vertical agent demo 拿去 pitch。 4️⃣ 当然它也有边界,但不影响当范本看 毕竟是个 quick start,比如: •只接了 Google Search,没知识库整合 •Reflection 是 prompt 层搞的,不是 policy 控制 •Loop 是写死的 max_round,不够聪明但足够控制 但这些反而是好事儿。因为你想改的地方都能改,想替换的接口都开着。不像很多项目写得很花但你根本下不了手。 5️⃣ 如果你是这几类人,我建议你现在就 fork: •想做 research agent,但又不想从头糊起的人 •想理解 LangGraph 到底怎么 orchestrate 的开发者 •做 AI 项目但每次写完 prompt 总觉得 agent 是假的 你想做 AI 工程,就应该研究这种结构通顺、流程稳定、代码能复用的项目。 自己动手跑一遍,比看十篇如何构建智能体的帖子都值。算是站在巨人的肩膀上 vibe 了。
谷歌Deep Research:AI操作系统雏形?· 10 条信息
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Leo Xiang
5个月前
让Operator 去抓取X Timeline 上的10条内容,Operator操作半天给我返回了几条Post的链接,短期之内可能都是用来做做demo,到真正产生生产力还有很长路要走。 1、Operator 会在云端记录你的Session,比如之前登录过再次登录就不需要密码,但这个安全性怎么保证? 2、Operator 目前的能力还是只能完成点一点,输入文本类似的操作,更复杂的操作就无能为力了。
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