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AI 应用工作流:LangGraph 和 Solon AI Flow,我该选谁?

构建一个能聊天的客服、能总结文档的助手,或者一个能自我学习的智能体,都需要一个强大的“幕后大脑”来编排流程。LangGraph 和 Solon AI Flow 就是这样的“大脑”,但它们的工作方式和适用领域大不相同。 简单来说: LangGraph 就像一个拥有复杂思维的私人侦探,擅长推理、犯错和自我修正。 Solon AI Flow 就像一家大型工厂的生产线,注重效率、稳定性和流程的标准化。 一、核心哲学:大脑结构的比喻 它们最大的区别在于如何设计 AI 的“思维路线”。 1. LangGraph:会思考的状态机 LangGraph 采用“状态机”(State Machine)和“图”(Graph)的结构。 比喻: 想象你在玩一个复杂的 “选择你的冒险” 游戏。 每个选择(节点) 都是一次操作(比如调用 AI 模型或使用工具)。 你的决定(边) 决定了下一步去哪里,甚至可能让你回到上一步重新思考。 核心优势: 它天生擅长处理 “复杂的决策和循环”。例如,如果 AI 发现第一次搜索结果不好,它可以自己决定回到上一步,换个关键词再搜一次。 适用人群/场景: 擅长 Python 编程的开发...

嵌入式语音 AI 的完整实践路径:从设备到云的真实工程经验

随着语音交互走进更多应用场景,越来越多团队开始探索「能跑得快、够可定制、还真能落地」的语音 AI 代理。而下面这份分享带来了一条完整的工程路径:从硬件到流式处理,再到端云协同,让语音 AI 真正具备可用性。 在现实工程中,语音 AI 的实现大致有三种形态: 本地运行,将模型直接部署在设备端,隐私好、响应快,但设备需要更强的算力。 远程服务,设备只负责录音和播放,将识别与生成完全交给云端。模型最强,但延迟与稳定性是主要风险。 混合模式,也是最常用的方式:本地处理 VAD、唤醒词、指令等即时任务,复杂推理解给服务器。延迟、成本、体验都更平衡。 分享从介绍硬件实践案例 EchoKit 开始。这是一套基于 ESP32 的低功耗设备方案,能承担本地的小模型任务,如 VAD 与唤醒词。同时,它配套的 EchoKit Server(由 Rust 编写)能在云端或局域网中调度本地与远程 AI 服务,通过一个简单的二进制文件与 YAML 配置完成部署,支持容器化运行。对于构建语音设备的团队来说,硬件与服务端协同的能力尤为关键。 不过真正的挑战来自延迟控制。 如果按串行流程执行:VAD → 上传 → AS...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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