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人工智能 #大语言模型#Transformer#自注意力#Token#位置编码#RoPE#上下文窗口#Agent

从输入到输出讲清大语言模型的工作原理

解释大语言模型如何把提示词、历史对话和用户问题转成 token 与向量，经过 Transformer、自注意力和位置编码完成上下文建模，再通过概率采样逐 token 生成回答，并给出上下文控制、多 Agent 拆分等工程实践建议。

发布于 2025-12-09
人工智能 #Claude#Agent#MCP#PTC#Skills#Subagents#工具调用#上下文工程

Claude Agent 架构：MCP、PTC、Skills 与 Subagents 的分层协同

Claude 的 Agent 能力可以按连接层、认知层和组织层理解：MCP 负责连接外部系统，PTC 用程序批量编排工具调用，Skills 按需注入专业知识，Subagents 把复杂任务拆给多个专门智能体处理。

发布于 2025-12-08
后端 #MCP#Agent#Spring Boot#WebFlux#SSE#JSON-RPC#Function Calling

从零实现一个 Spring Boot MCP Server：协议原理、SSE 通道与工具调用

MCP（模型上下文协议）用于统一 Agent 与外部工具之间的通信。围绕 MCP 的三类角色、SSE 与 JSON-RPC 2.0、初始化握手、工具列表和工具调用流程，使用 Spring Boot WebFlux 实现一个可运行的 MCP Server。

发布于 2025-12-08
人工智能 #LLM#Agent#Completion#Chat Completion#KV Cache#Prefix Caching#Chat Template

Agent 开发中 Completion 接口与 Chat Completion 的 KV 缓存取舍

Agent 的多轮推理、工具调用和长上下文会反复提交大量相同前缀，KV Cache 复用直接影响延迟和成本。这里从 token 序列、Chat Template 和 Prefix Caching 的角度，讲清 Completion 与 Chat Completion 在控制权上的差异，以及如何设计更容易命中缓存的 Agent Prompt。

发布于 2025-11-27
人工智能 #LangChain#deepagents#LangGraph#Agent#Milvus#向量数据库#Middleware#长期记忆

用 deepagents 构建长任务 Agent：规划、文件系统、子 Agent 与 Milvus 记忆

deepagents 是 LangChain 面向长周期任务推出的 Agent 框架，核心能力包括任务规划、文件系统访问和子 Agent 委托。通过 CompositeBackend 与 Milvus 结合，可以把临时工作区和跨会话长期记忆分开管理，减少上下文膨胀带来的成本和失控问题。

发布于 2025-11-25
人工智能 #Gemini#大语言模型#多模态#提示词工程#Agent#代码生成

Gemini 3 多模态任务实战：提示词模板、工作流与评估方法

围绕 Gemini 3 的多模态理解、长上下文处理、代码生成和工具调用，整理一套可复用的任务拆解方法、提示词模板和评估清单，帮助把模型能力落到可验证的业务流程里。

发布于 2025-11-20
人工智能 #LangChain#LLM#RAG#Agent#LCEL#向量数据库

LangChain 大模型应用开发框架核心组件详解

LangChain 将提示词、模型调用、输出解析、链式编排、记忆、工具、智能体和检索封装成可组合组件。围绕这些组件讲清大模型应用从简单调用到 RAG 和 Agent 的实现方式、适用场景与常见坑。

发布于 2025-11-19
人工智能 #LLM#Agent#ReAct#Reflexion#Chain-of-Thought#LangChain#Prompt Engineering

ReAct 与 Reflexion：让 LLM Agent 会推理、会行动、会复盘

大语言模型在复杂任务中容易遇到幻觉、信息过期、规划不足和错误传播问题。ReAct 通过“推理 + 行动 + 观察”让模型调用外部工具完成多步任务，Reflexion 再加入评估、反思和记忆，让 Agent 能从失败轨迹中改进下一次尝试。

发布于 2025-11-18
软件工程 #Claude Code#Opcode#AI 编程#Tauri#Bun#GUI智能体#Agent

opcode：Claude Code 的桌面化项目、会话和成本管理工具

opcode 是一个面向 Claude Code 的桌面图形化工具，用来集中管理 AI 编程项目、会话历史、任务型 Agent 和使用成本。它不替代 Claude Code，而是在命令行能力之上提供更直观的项目控制台。

发布于 2025-09-08
人工智能 #LLM#Context Engineering#Prompt Engineering#RAG#Agent#KV Cache#Memory

从 Prompt Engineering 到 Context Engineering：LLM 应用的上下文工程方法

Context Engineering 关注在调用大语言模型前，如何把指令、知识、工具结果和记忆组织进有限上下文窗口。围绕 LLM OS 类比、上下文失败模式、记忆分类和工程实践，系统讲清 LLM 应用为什么不能只靠提示词。

发布于 2025-09-04