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人工智能 #Function Calling#SFT#Deep Research#Agent#工具调用#数据工程#模型评估

Deep Research Agent 的 FC-SFT 冷启动：从 71% 到 94% 的工具调用准确率如何做出来

Deep Research Agent 要稳定完成多工具协同，不能只依赖通用模型的原生 Function Calling。围绕 FC-SFT 冷启动链路，讲清种子数据构造、Teacher 轨迹生成、质量过滤、防遗忘混合训练和评估闭环。

发布于 2026-05-13
人工智能 #大模型#JSON Schema#Structured Outputs#Function Calling#Pydantic#jsonschema#API 集成

用 JSON Schema 让大模型稳定输出结构化数据

大模型接入业务系统时，单靠“请输出 JSON”很容易出现字段缺失、类型错误和多余文本。通过 JSON Schema、Structured Outputs、代码校验和重试机制，可以把自由文本输出变成可被程序稳定消费的数据接口。

发布于 2026-04-26
人工智能 #AI Coding#LLM#Agent#Function Calling#Context Engineering#MCP#Python

用 200 行 Python 实现迷你 Claude Code 的核心循环

AI Coding Agent 的控制流并不神秘，核心是大语言模型根据上下文决定下一步动作，程序执行工具并把结果放回上下文。通过一个可运行的 Python 示例，可以看清 while 循环、工具调用、规则文件和上下文工程之间的关系。

发布于 2026-03-03
人工智能 #OpenClaw#Clawdbot#AI Agent#ReAct#Function Calling#记忆管理#System Prompt#本地优先

OpenClaw 本地优先 Agent 运行时：架构、记忆与上下文组装机制

OpenClaw 是一个本地优先的 AI Agent 运行时，把大语言模型、消息通道、本地文件、Shell、浏览器和长期记忆连接起来。内容拆解它的本地架构、ReAct 编排、分层记忆、System Prompt 组装方式，以及适合和不适合的使用场景。

发布于 2026-02-03
软件工程 #AI 编程#Cursor#Claude Code#Token#Function Calling#RAG#上下文工程

AI 编程工具从原理到实践：Token、工具调用与上下文工程

AI 编程工具的关键不只是“让模型写代码”，而是理解 Token、工具调用、代码库索引、规则配置和上下文管理。掌握这些机制后，可以更稳定地完成代码检索、需求拆解、问题排查、流程图生成和项目协作。

发布于 2026-01-05
人工智能 #MCP#LLM#JSON-RPC#Function Calling#RAG#MySQL#AI Agent#uv

MCP 原理解析与数据库智能查询实践

MCP 是连接大语言模型与外部工具、数据源的开放协议。围绕 MCP 的设计理念、Client/Server 架构、JSON-RPC 通信机制、Stdio/SSE/Streamable HTTP 传输方式，以及数据库智能查询场景中的 Server 设计、安全控制和工程化实现展开讲解。

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