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Part 3 — CrewAI 完全指南(三):進階技巧——Flows 事件驅動、Memory 記憶體、與生產部署

CrewAI 進階篇:用 @start/@listen/@router 建立事件驅動的複雜工作流程、三種記憶體機制的實際應用、錯誤處理與成本控制,以及如何把 CrewAI Crew 包成 API 服務部署到生產環境。

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Part 5 — Hugging Face 實戰(五):端到端實戰 — 打造一個完整的 RAG 客服系統

把前四篇串起來:用 bge-m3 + FAISS + reranker + 微調模型,從文件切分、混合檢索、引用生成、FastAPI 服務化到 Gradio 部署與線上評估,一套可直接執行的完整專案程式碼。

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LangGraph 客服工單後端:從狀態設計到可恢復的執行

用一個客服工單流程(接收 → 分類 → 路由 → 解決或升級 → 結案)走完 LangGraph 1.x 後端的關鍵決定:state 欄位分類、Command 路由、interrupt 交給人審、RetryPolicy 與有上限的重寫迴圈、PostgresSaver 持久化與串流 API。

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Auto Agent System - Part 1 - 系統總覽:一個 CrewAI 多代理自動化平台如何運作

從 0 認識 agent_auto_system:一個用 CrewAI 打造、能透過 API 與網頁介面定義並執行 AI 自動化任務的平台。本篇拆解它的整體架構、11 種任務類型、最核心的 Harness 引擎層,以及一個請求從按下按鈕到拿到結果的完整資料流。

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