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人工智能 #UltraRAG#RAG#MCP#YAML#知识库问答#Agent#DeepResearch

UltraRAG 3.0：用 YAML 和 MCP 搭建可观察的 RAG 应用

UltraRAG 3.0 是一个基于 MCP 的轻量级 RAG 开发框架，用 YAML 描述推理流程，用组件化方式组织检索、重排、生成等环节。它适合知识库问答、DeepResearch、多轮推理等需要透明编排和快速迁移的场景。

发布于 2026-01-29
人工智能 #AI Infra#LLM#分布式推理#MoE#TileLang#强化学习#Agent#MCP

AI Infra 六个关键方向：从分布式推理到 Agent 沙箱

AI Infra（人工智能基础设施）的优化重点正在从单纯堆硬件，转向模型、系统、网络、编译器和运行时的协同设计。围绕分布式推理、Tile 编程、RL 训推分离、模型系统协同、Agent Infra 和超节点硬件六个方向，梳理大模型训练与推理基础设施的核心机制。

发布于 2026-01-23
人工智能 #AI客服#大模型#Workflow#Agent#RAG#Dify#Langfuse#上下文工程

电商 AI 客服从 0 到 1：Workflow、RAG 与评测闭环落地

电商客服场景里，AI 客服要同时处理商品咨询、售后政策、订单物流和历史问答。围绕从 0 到 1 的落地过程，讲清 Workflow 与 Agent 的取舍、Dify 与工程化代码的边界、RAG 知识工程、上下文组装和评测反馈闭环。

发布于 2026-01-13
人工智能 #Agent#上下文工程#大语言模型#MCP#工具调用#LangGraph#LangSmith

Agent 上下文工程实战：从提示词、状态管理到 MCP

Agent 系统的稳定性不只取决于提示词，更取决于上下文如何组织。围绕状态表达、工具调用、记忆管理、MCP 结构化协议和可靠性工程，系统讲清上下文工程在 Agent 架构中的设计方法。

发布于 2026-01-07
后端 #AI Coding#后端开发#上下文管理#提示词工程#代码审查#Agent#Python

AI Coding 在后端开发中的上下文管理与质量把关实践

面向后端开发场景，系统拆解 AI Coding 的协作方式：如何用 Markdown 管理外部上下文，如何判断 AI 生成代码是否可靠，以及如何把它用于需求分析、代码开发、数据脚本、Agent 设计和技术文档输出。

发布于 2026-01-07
人工智能 #Agent#LLM#ReAct#LangGraph#工具调用#记忆系统#可观测性

生产级 Agent 开发：核心组件、ReAct 循环与稳定性设计

从 LLM、规划、记忆、工具四个组件讲清 Agent 的基本架构，并展开 ReAct 执行循环、生产环境稳定性问题、框架选型和企业级智能助手的分层设计。

发布于 2026-01-06
人工智能 #大模型#Agent#RAG#PRD#系统分析#LoRA#代码生成

用大模型智能体打通 MRD、PRD、系统分析与代码骨架生成

围绕业务诉求到研发交付的链路，讲解如何用大模型智能体完成 MRD 到 PRD、PRD 到系统分析、系统分析到代码骨架生成，并结合 RAG、模型微调和文档测评提升需求理解与输出质量。

发布于 2025-12-31
人工智能 #Claude Skills#MCP#Agent#SOP#Prompt Engineering#垂类 Agent

Claude Skills 与 MCP：用 SOP 构建垂类 Agent 的工程化方法

Claude Skills 把业务 SOP 封装成可加载的能力包，MCP 则负责把模型连接到外部系统和数据源。围绕合同审核场景，讲清 Skills、MCP、脚本和垂类 Agent 的分工，以及这种模式在企业落地中的适用边界。

发布于 2025-12-17
人工智能 #Agent#LLM#Claude#Agent Skills#Tool#SOP#Progressive Disclosure

Agent Skills：让智能体掌握真实任务 SOP 的机制

Agent Skills 是一种把任务指令、脚本和资源打包成结构化文件夹的机制，让智能体在需要时动态加载流程知识和组织上下文。它不是 Tool 的替代品，而是指导智能体如何调用 Tool 完成具体工作的 SOP。

发布于 2025-12-13
软件工程 #AI Code#Agent#MCP#Prompt工程#代码生成#研发效能#技术方案

面向企业级系统的 AI Code 全链路研发范式

AI Code 要在复杂业务系统中稳定落地，不能只依赖代码补全或一句自然语言生成代码。围绕技术规范、代码索引、技术方案模板、Prompt 模板、MCP 工具和 AI 自我总结，可以构建一套从需求到代码交付的可控研发流程。

发布于 2025-12-12