利用LLaMA開發一個AI聊天機器人 在本博文中，我們將深入探討如何基於LLaMA模型開發一個AI聊天機器人。整個過程將從環境配置開始，依次覆蓋編譯過程、參數調優、定製開發、調試技巧及生態集成。目標是構建一個高效、可擴展的聊天應用。 環境配置 在開始之前，需要確保我們的開發環境具備必要的依賴和配置。 必要軟件和工具： Python 3.8+
四、添加記憶 聊天機器人現在可以使用工具來回答用户問題，但它不記得之前交互的上下文。這限制了它進行連貫的多輪對話的能力。 LangGraph 通過持久化檢查點解決了這個問題。如果你在編譯圖時提供一個 checkpointer，並在調用圖時提供一個 thread_id，LangGraph 會在每一步之後自動保存狀態。當你使用相同的 thread_id 再次調用圖時，圖會
什麼是AI Agent AI Agent 可以理解為一個能獨立完成任務的小助手。它就像一個有腦子的工具，能根據你的需求自己動起來，不需要你一步步指揮。 舉個例子： 你讓外賣軟件訂餐，它自動選餐廳、下單、跟蹤配送——這就是個簡單的Agent 更智能的版本可能會根據你的飲食習慣推薦菜品，或者在送餐延遲時主動聯繫店家 這類工具的核心特點
