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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
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