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AI Agent 从入门到实战：概念理解、MCP 使用、平台实操、工作流自动化

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RAG 检索增强生成AI Agent 与多智能体模型部署与生产化工作流与自动化OpenAI 开发实战Claude / Anthropic 开发LangChain / LangGraph模型微调与训练Prompt 工程MCP（Model Context Protocol）评估、测试与可观测AI 安全与合规API 与集成开发
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Streaming LLM Responses: Production Patterns

Implementing token streaming for real-time LLM output

LLM 流式响应生产模式（2026）：用流式把感知延迟降到 ~100ms。SSE 传输、逐 token flush/关缓冲、断连取消、边流边累积存日志、中途错误与函数调用分片累积等真实模式，Next.js 用 Vercel AI SDK。

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9分钟
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LLM Fallback Chains: Production Patterns

Automatic fallback between LLM providers on failure

LLM 回退链生产模式（2026）：主模型失败时自动跨提供商重试，保住可用性。含 LiteLLM 真实代码、按能力+成本排序、单次超时、只对瞬时错误重试、跨厂商而非同厂、配合负载均衡等设计要点。

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9分钟
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LLM Load Balancing: Production Patterns

Distributing LLM requests across multiple API keys

LLM 负载均衡生产模式（2026）：跨多 key/区域分流以扩吞吐降延迟（与回退链互补）。轮询/最少繁忙/容量感知策略、LiteLLM Router 真实代码、配合回退+健康检查+熔断、尊重限流头与会话粘连。

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9分钟