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2025年是AI大模型广泛使用的一年，随着大模型的能力日渐完善，基于大模型的其他周边的能力也逐步被开发出来，也在更广泛的领域中开始使用，比如结合低代码+工作流的AI智能体平台，基于传统的互联网应用的各自人工智能客服系统，各种助手等，因此大模型的边界得到了很大的拓展。在国内，比如典型的具有代表性的像Coze ，国外的Dify 等智能体平台，就是很好的将大模型的能力发挥到极致的代表，本文以智能体平台中非常核心的一个模块，工作流为例，来聊聊另一个近期非常火热的融合大模型与各种插件的流程编排工具，n8n。
n8n 是一个开源的工作流自动化工具，它允许用户通过可视化的方式创建、执行和自动化各种任务，这些任务可以是数据处理、文件操作、API 调用等。n8n 支持多种节点（nodes），每个节点代表一个特定的操作或服务，例如读取数据库、发送电子邮件、与第三方服务API交互等。官
无论是希望将AI大模型集成到业务流程中，还是寻求企业客户服务自动化，亦或者是希望创建一个强大的个人学习工具。可能都需要考虑数据安全、灵活度以及更具有可控性的使用和开发基础。值得考虑的一个方案是：将大模型（LLM）私有化并且创建一个好用的LLM WebUI系统。 下面，我们推荐7个出色的开源LLM WebUI 系统。 01.Open WebUI（Ollama WebUI） https://github.com/open-webui/open-webui Star：45.7K 开发语言：Python、TypeScript\Svelte Open WebUI是一个可扩展、功能丰富且用户友好的WebUI，旨在完全离线操作。它支持包括Ollama和OpenAI在内的各种LLM运行容器或者API。 产品特点： * 直观的界面：受ChatGPT启发的用户友好型聊天 * 响应式设计：在桌面和移动的上实现流畅的性能 * 轻松安装：使用Docker/Kubernetes轻松安装 * 主题定制：个性化与多个主题 * 高亮：增强代码的可读性 * Markdown LaTeX支持：
OpenClaw 中 web_search + web_fetch 最佳实践速查表 摘要：本文帮助读者明确 OpenClaw 网络搜索工具和不同搜索技能的的职责边界，理解“先搜索、再抓取、后总结”的最佳实践，并能更稳定地在 OpenClaw 中使用 tavily-search 与 web_fetch 完成网络信息搜索任务。主要内容包括：解决 OpenClaw 中 web_search、tavily-search、web_fetch、原生 provider 与扩展 skill 容易混淆的问题、网络搜索能力分层说明、OpenClaw 原生搜索 provider 与 Tavily/Firecrawl 扩展 skill 的区别、标准工作流、提示词模板、
前端代码质量保证：让你的代码更可靠 毒舌时刻 代码质量？听起来就像是前端工程师为了显得自己很专业而特意搞的一套复杂流程。你以为随便写几个测试就能保证代码质量？别做梦了！到时候你会发现，测试代码比业务代码还多，维护起来比业务代码还麻烦。 你以为ESLint能解决所有问题？别天真了！ESLint只能检查代码风格，无法检查逻辑错误。还有那些所谓的代码质量工具，看起来高大上，用起来却各种问题。 为什么你需要这个 1. 减少错误：代码质量保证可以帮助你发现和修复代码中的错误，减少生产环境中的问题。 2. 提高可维护性：高质量的代码更容易理解和维护，减少后期的维护成本。 3. 促进团队协作：统一的代码质量标准可以便于团队成员之间的协作，减少沟通成本。 4. 提高开发效率：高质量的代码可以减少调试和修复错误的时间，提高开发效率。 5. 提升代码安全性：代码质量保证可以帮助你发现和修复安全漏洞，提升代码的安全性。 反面教材 // 这是一个典型的代码质量问题示例 // 1. 代码风格不一致 function getUser(id) { return fetch(`/api/
测试openclaw 的前端版本，和openclaw gateway 版本是否一致； 通常将 openclaw 升级到最新版本 npm update openclaw npm list openclaw 2fen@ E:\2fen └── [email protected] 确保本地 llm 服务正常运行, 启动vllmOllama服务已成功启动！ - 服务地址 ： http://127.0.0.1:11434/v1 测试本地llm 运行状态： curl http://127.0.0.1:11434/v1/models $env:OPENCLAW_STATE_DIR="