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96SEO 2026-07-06 08:39 9
Zui近我一直在折腾项目文档生成的事情。之前写过两篇关于 deepwiki 的文章：deepwiki-rag-principle 讲了 RAG 原理，deepwiki-optimize-line-number 聊了给代码加行号的优化。
缺点：
这些数据得根据之前Yi经生成的内容来但 deepwiki 的架构是每个页面独立生成的。而 ER 图这种，我们希望是基于Yi生成的内容再汇总生成。
目录结构大概长这样：
CC 方案的核心优势在于可控性。虽然要多花点时间调试，但生成的内容质量确实geng高，特别是涉及到跨文件关联分析的时候。
想了解geng多细节Ke以参考 Anthropic 官方文档：Claude Code Overview
591:,然后创建自己的Bot。.444:常见的Agent搭建工具以及特点: 工具 公司 模型 网络 付费情况 传播 特点 Gpt OpenAI GPT4等 科学上网 收费 链接 创作者分成 Coze 字节 GPT4等 科学上网 免费 支持平台搜索发布discord等 工作流模块支持复杂任务 扣子 字节 云雀 正常 免费 支持平台搜索发布飞书等 支持接入飞书 glms 智谱 GLM4等 正常 免费 支持平台搜索小程序转发 微信生态传播 28:Agent产品需求挖掘:
408:怎么...
多代理模式 多个专业Agent协作,由主Agent统筹调度. 三、工具推荐 低代码平台:Coze、Dify 开源框架:LangChain、CrewAI 快速部署:阿里云OpenClaw/Hermes Agent 技术成熟度:Reflection、ToolUse、ReAct相对成熟;Planning仍在发展....
.简单来说,Workflow就是一个固定的执行路径,而Agent是由LLM动态的规划自己的执行流程和工具使用.
前言
大家好！今天咱就来聊聊怎么搞个 Agent 推驱动力 Wiki 项目。
之前折腾过 deepwiki 这些东西，发现有个问题：生成的文档有时候不太靠谱，特别是需要跨文件关联分析的时候。
所以咱琢磨了一下Neng不Neng用 Agent 来解决这个痛点？
核心思路：Tool-Based Retrieval 传统 RAG 的问题
传统的 RAG 方法是先把文档向量化存到数据库里然后通过语义相似度检索。
但是这种方法有个问题：检索的精度不够高，而且依赖向量数据库会增加成本和复杂度。
CC 的解决方案 CC 是什么？
CC 就是 Anthropic 推出的一个代码助手工具。
它的核心原理是 **工具驱动 ** ，而不是依赖向量化后的模糊记忆。
工作流程
比如要找某个函数定义，CC 会先用 `grep` 在代码库里找候选文件
然后用 `Read` 读取文件内容确认是否匹配
Zui后用 `LSP` 进行引用验证
为什么百度不收录？ 传统 SEO 的考量hen抱歉无法提供直接答案，因为这涉及到技术细节和搜索引擎算法的考量；不过一般来说“为什么百度不收录”可Neng与网站质量、内容原创性、关键词堆砌等因素有关。建议参考百度官方指南或咨询专业人士获取geng准确的信息。”
构建 Agent Wiki 的步骤 准备工作选择合适的 LLM 工具 。
搭建 Agent 系统Ke以使用开源框架 LangChain 或 CrewAI 进行搭建。
定义 WorkflowWorkflow 是什么？
“Workflow”就好比给 AI 设计一道菜的食谱一样。“让 AI 先思考下一步Zuo什么然后调用工具去执行任务，再把结果反馈回来。这个过程就叫 Workflow。” “比如你要查找一段代码的注释在哪儿呢？ Workflow 就可Neng是先让 AI 用 grep 去查找含有注释关键词的文件，然后读取文件内容确认是否匹配注释位置。”
| 工具 | 公司 | 模型 | 特点 |
|---|---|---|---|
| Coze | 字节 | GPT4 | 支持可视化搭建 |
| Dify | 字节 | GLM4 | 支持飞书集成 |
| 阿里云 OpenClaw/Hermes Agent | 阿里云 | 各种模型 | 一键云端部署 |
“Karpathy’s LLM Wiki 其实就是一个不错的例子！它把之前的文章、笔记甚至 PDF dou喂给 LLM 处理，让它自动提取实体概念关系组织成可查询的知识库。”
“总而言之，构建 Agent 推驱动力 Wiki Ke以有效提升文档质量和效率。未来Ke以进一步探索 CC 与开源框架结合的方式进行定制化开发。”
补充说明****
“还有个地方需要注意的是性Neng优化方面的问题…”
Anthropic Claude Code Overview:
免责声明: 本文仅为技术交流参考，具体实施需根据实际项目需求进行调整；本文略有啰嗦的地方请谅解！哈哈！ 说实话没啥大不了的啦! 你懂的! 不对不对应该叫...哦对了!
Zui后希望这篇文章Neng帮到你！Ru果你有什么问题欢迎留言讨论！拜了个拜!
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