动手开发
手把手教程，解决“怎么做”的问题。包含主流 Agent 框架、Python 开发、本地部署与工作流编排。
💡 技术核心要点
本开发指南解决“怎么做”的工程落地问题。重点包含 Dify 复杂工作流编排（包括爬虫 API 和 Webhook 对接）、Anthropic 统一规范的 MCP（Model Context Protocol）协议开发、纯 Python 实现 of Multi-Agent 自我协调框架、以及利用 Docker + Ollama 本地部署 DeepSeek-R1 / Llama-3 的全套私有云方案。各部分教程带有完整逻辑说明，适用于产品经理与研发工程师快速打通 Agent 链路。
Next.js + Vercel AI SDK 实战（四）：引入人机协同（Human-in-the-Loop）审批流
系统讲解预执行审批、执行后确认和分级授权三种人机协同模式。基于 Vercel AI SDK 的 addToolResult 机制实现标准的工具审批流，包含风险分级系统、审批超时自动拒绝、操作审计日志，以及审批疲劳和 Prompt 注入攻击等生产安全陷阱。
Next.js + Vercel AI SDK 实战（三）：多 Agent 协作与交接可视化
深入对比 Supervisor、DAG 工作流和 Swarm/Handoff 三大多 Agent 编排模式的适用场景与优劣。通过 Agent 注册表 (Registry) 模式实现可扩展的 Agent 路由和动态切换，包含上下文传递策略、循环 Handoff 检测和前端可视化交接动效。
Next.js + Vercel AI SDK 实战（二）：实现 Inline Tool Calling 与动态 UI 渲染
从 OpenAI Function Calling 协议的 JSON 帧格式讲起，完整解析 Tool Call 的六步生命周期。使用真实天气 API 实战演示工具定义、LLM 自主选择、前端动态 UI 组件渲染，并深入 Zod Schema 描述质量、执行超时、幻觉工具调用和 maxSteps 递归控制等生产陷阱。
Next.js + Vercel AI SDK 实战（一）：零基础搭建流式 AI 聊天界面
深入剖析 HTTP 流式传输（SSE）底层协议与 Vercel AI SDK 的 Data Stream Protocol 帧格式，手把手搭建支持 Markdown 渲染、加载骨架屏和错误重试的工业级 AI 聊天界面，并详解 API Key 泄露防护、Edge Runtime 选型、国内网络代理和 Token 计费感知等生产环境必知陷阱。
Llama-3 / DeepSeek-R1 本地私有化部署实战指南
使用 Ollama 本地运行开源大模型，配合本地 Dify 容器，在无网环境下搭建安全的企业知识库。
使用 Python 从零手写一个多代理协作 (Multi-Agent) 框架
不依赖外部框架，用纯 Python + OpenAI API 编写一个支持团队协同的 Agent 系统，实现任务的规划与分发。
AI Agent MCP (Model Context Protocol) 极速上手
探讨 Anthropic 发布的 MCP 协议如何统一大模型与本地开发环境、数据库和 API 的对接规范。
Dify 工作流编排：从小红书爆款文案到全自动发布
学习如何使用 Dify 的 Workflow 节点：输入词 -> Web Scraper 抓取爆款 -> LLM 重写 -> 自动排版并推送 Webhook。