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之前写过一个费用分摊的小程序，目前借助AI能力，实现了一个AI小助手来帮助我们操作，代码主要是使用的 Claude Code 进行编写

目前可以通过自然语言与其进行交互，同时还可以辅助预测我们的下一步操作进行提示，如果预测的正确可以直接点击快捷按钮，简化操作流程

体验地址：https://zhengw-tech.com/expense/ai-chat.html，可以先自行操作体验下

如果大家还有兴趣，下面开始详细介绍功能使用指南～

注：AI 生成，略有调整

在日常开发中，我们经常需要同时处理多个分支：

• 一个主分支（main 或 develop）
• 若干个功能开发分支（feature/*）
• 偶尔的紧急修复分支（hotfix/*）

大多数人为了同时开发或调试多个分支，会这样做： 再 clone 一份仓库，然后在另一个目录里切换到不同分支。

但这样带来很多问题：

• 占用磁盘空间（一个项目可能几百 MB，clone 多份会爆仓）
• 管理混乱（分支、依赖、配置容易搞混）
• Git 操作分散（每个仓库要分别 fetch/pull）

其实，Git 内置了一个优雅的解决方案 —— git worktree。

之前进行过机器学习的数学笔记-回归中，主要是人工计算导数以及更新计算

本次为对应《动手学深度学习》线性回归部分内容，使用PyTorch 来简化实现

构造测试数据

找到合适的数据比较麻烦，我们可以自己生成对应的测试用的数据，添加一定的噪声

线性模型：$\mathbf{y}=\mathbf{W}\mathbf{X}+b$，其中 $\mathbf{W}$ 和 $\mathbf{X}$ 都是矩阵

比如可以是$y=w_1x_1 + b$ 也可以是 $y=w_1x_1+w_2x_2+b$ 等等

我们可以根据输入的 $\mathbf{W}$ 和 $b$ ，根据$\mathbf{W}$的形状生成对应高斯分布的$\mathbf{X}$，执行 $\mathbf{y}=\mathbf{W}\mathbf{X}+b$ 获取对应的 $y$ 值

本文主要介绍一下通过Spring AI 来快速实现一个简单的类似OpenAI Agents SDK的功能

具体效果为在application.yml 中配置对应的agent 信息，如

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spring:
  ai:
    agents:
      # 定义一个Agent
      - name: historyTutor
        # 与大模型交互时的Agent的系统提示词
        instructions: You provide assistance with historical queries. Explain important events and context clearly.
        # 其他Agent可以获取到的关于当前agent的描述信息
        handoffDescription: Specialist agent for historical questions

      # 定义另一个Agent
      - name: mathTutor
        instructions: You provide help with math problems. Explain your reasoning at each step and include examples
        handoffDescription: Specialist agent for math questions

      # 定义入口agent
      - name: triageAgent
        instructions: You determine which agent/tools to use based on the user's homework question
        # 这里定义可以分派的其他agent有哪些
        handoffs:
          - historyTutor
          - mathTutor

使用时，按需注入即可：

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@Slf4j
@RestController
public class AgentController {

    // 通过名称注入
    @Resource
    private Agent triageAgent;

    @GetMapping("/triage")
    public Flux<String> triage(String input) {
        return triageAgent.asyncExecute(input);
    }
}

原文：https://blog.langchain.com/how-to-build-an-agent/

本文介绍了当我们有了想法之后，如何通过一系列的步骤来逐步实现一个agent 的过程

其中主要侧重思路和过程，不涉及具体的技术实现细节

下面内容为对原文的理解翻译学习，大家可以优先考虑阅读原文

LLamaIndex顾名思义，看起来是一个适合构建索引的框架，也就是 RAG(Retrieval-Augmented Generation)，所以我们本次主要看一下如何使用LlamaIndex 来实现一下RAG（当然，它也能用来实现智能体等功能）

RAG 的交互流程如下

主要涉及如下几个步骤节点

LangGraph 是一个用于构建大型语言模型 Agent 的编排框架，它与 LangChain 深度集成，具备出色的有状态流程管理能力。在之前的文章中，曾介绍过如何使用LangGraph及MCP实现Agent。在那篇文章中可以看到，得益于 LangGraph 内置的丰富组件，开发过程非常简洁。

本文将简要介绍 LangGraph 中常用的一些核心概念，帮助更好地理解和使用。如需详细内容，请参考官方文档

目前agent 大致有两种风格，一种是自己定义相应的工作流程(workflows)，还有一种就是流程完全让大模型自己进行判断处理(agents)

本次主要简单记录一下使用langgraph 及mcp 实现一个 agents

这个可以认为是一个最简化工作流，只有llm 及tools 两个节点，当大模型判断需要调用tools 时就执行调用，直到大模型认为不需要调用工具，这时认为执行结束了，可以返回对应的结果

stateDiagram-v2
    [*] --> Start
    Start --> Agent
    Agent --> Tools : continue
    Tools --> Agent
    Agent --> End : end
    End --> [*]

交互流程

sequenceDiagram
    participant U as User
    participant A as Agent (LLM)
    participant T as Tools
    U->>A: Initial input
    Note over A: Messages modifier + LLM
    loop while tool_calls present
        A->>T: Execute tools
        T-->>A: ToolMessage for each tool_calls
    end
    A->>U: Return final state

感知机

感知机是一种监督学习算法，用于解决线性可分（Linearly Separable）的二分类问题，具体内容如下：

计算预测值：$z=w_1x_1 + w_2x_2 + b$

激活函数为阶跃函数：

参数更新函数：

《白话机器学习中的数学》笔记

机器学习主要擅长包括回归、分类、以及聚类任务

回归是一种预测性的建模技术，用于确定一个或多个自变量（特征）与因变量（目标值）之间的关系，重点预测的是连续的数值。如根据房子的各类信息，预测房屋的价格

分类是将样本划分到不同的类别中，每个类别通常对应一个特定的标签，它是离散的、无序的。如根据邮件的信息判断其是否是垃圾邮件

聚类是将数据集中的样本划分成不同的组，使得同一组内的样本相似度高，而不同组之间的样本相似度低。聚类的结果事先是未知的，算法需要自行发现数据中的潜在结构。比如电商平台对客户进行分组，高消费、低消费等等。同时它和分类的区别就是它是无监督学习，而分类是有监督学习（可以认为是需要提供有正确答案的数据来学习）

这篇文章我们主要来学习一下其中的回归任务