零基础AI入门

普通开发者学 AI，不必从训练大模型开始——先做好「咖啡师」，专注上层的编排与工程落地。

Java 转 Python 写 AI，最坑的不是语法，是十年攒下的工程肌肉记忆——6 个坑一次讲清，附一段改 key 就能跑的 Function Calling 代码。

把上一篇的单轮 Function Calling 套一个 while 循环，就是你的第一个 Agent——核心循环就二十来行，不装 LangChain。

大模型本身无状态，记忆全靠你把历史塞回 messages。滑窗剪枝 vs 摘要压缩两招，让它记得你十分钟前说过什么。

不写新代码，给你手写的 Agent 做一次生产体检：持久化、多用户隔离、工具权限——每个坑都对应 LangGraph 的一个抽象。

用 LangGraph 把前面手写的一百行重写一遍：State/Node/Edge 三个概念就够，工具函数和 system prompt 一个字不改。

入门收官：内存 checkpointer 换成 SQLite 持久化，给危险工具加 Interrupt 人工审批——你的 Agent 从“能跑”变成“敢给人用”。