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Claude Skills 的扩展边界与安全风险：从技能路由到 SkillScan

Claude Skills 把 Agent 能力封装成可选择、可执行的技能，但技能库规模和语义相似度会直接影响路由准确率。围绕单智能体技能系统的扩展边界和 SkillScan 的大规模安全扫描结果，系统讲清技能系统什么时候适合替代多智能体，以及上线前需要做哪些安全检查。

发布于 2026-01-21
人工智能 #Agentic AI#AI Agent#LLM#ReAct#多智能体#强化学习#模仿学习

Agentic AI 的范式演进与系统架构拆解

Agentic AI 把大语言模型放进可感知、可行动、可记忆、可验证的闭环系统中。围绕范式演进、Agent Transformer 五元组、单 Agent 与多 Agent 协作、三层学习策略和落地评估，系统拆解构建 AI Agent 时必须理解的关键机制。

发布于 2026-01-18
人工智能 #Prompt Engineering#LLM#Multi-Agent#状态管理#Few-shot#JSON#测试用例

Prompt 设计常见错误与工程化治理方法

Prompt 设计不只是把要求写清楚，还要处理上下文长度、状态传递、边界意图和输出格式稳定性。围绕四类常见错误，给出可落地的拆分、状态管理、示例构造和测试优化方法。

发布于 2026-01-09
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 #LLM#Tool Use#数据合成#ReAct#SFT#RL#AI Agent#导购助手

面向 AI 导购助手的多轮 Tool Use 数据合成方案

多轮 Tool Use 数据是训练 AI Agent 的关键燃料，但真实业务场景下很难直接获得。围绕租赁导购助手场景，讲清如何用“导演-演员”多智能体框架合成多轮对话、复杂问题和工具调用轨迹，并通过过滤、线上回流和训练评测形成数据闭环。

发布于 2026-01-06
人工智能 #多 Agent#Handoff#LangGraph#AutoGen#CrewAI#LLM

多 Agent 系统中的协作模式、Handoff 与稳定性设计

多 Agent 系统不是简单地把任务拆成多个步骤，而是用不同角色、工具、模型和上下文处理异构任务。内容覆盖 Supervisor、Swarm、Handoff、上下文迁移、状态同步、框架选型和稳定性设计。

发布于 2026-01-05
开源项目 #GitHub#LLM#AI Agent#RAG#Lovable#创业

从 LLM Demo 到 AI Agent 落地：4 个 GitHub 资源库的使用路线

围绕 LLM 应用开发、AI Agent 设计、低代码产品原型和创业管理，梳理 4 个可直接学习和复用的 GitHub 资源库，并说明它们分别适合什么场景、怎么上手、需要注意哪些边界。

发布于 2026-01-02
人工智能 #Dify#RAG#InfraNodus#GraphRAG#LLM#知识库#提示词工程

用 InfraNodus 为 Dify RAG 增加主题图谱上下文

Dify 的普通 RAG 对精确问题效果较好，但面对“它能做什么”这类宽泛问题时容易只命中局部片段。通过 InfraNodus 提取主题、概念关系和结构性空白，可以把知识库的全局语义地图注入检索与提示流程，让回答更完整、更有层次。

发布于 2025-12-29
人工智能 #Agentic AI#Claude Code#LLM#Python#工具调用#多智能体#评估测试

Claude Code 背后的 Agentic AI：四种智能体工作流设计模式

Agentic AI 不是简单地让大模型回答一次问题，而是让模型能规划任务、调用工具、检查结果并迭代完成复杂工作。这里用 Python 讲清反思、工具使用、规划、多智能体四种核心模式，以及落地时的测试和生产注意事项。

发布于 2025-12-29
人工智能 #LLMLingua#Prompt Compression#LLM#RAG#LongLLMLingua#LLMLingua-2#Prompt Injection

LLMLingua：微软开源的 Prompt 压缩方案与使用指南

LLMLingua 是微软研究院提出的 Prompt 压缩技术，用小模型或专用分类器在请求进入大模型前删掉冗余 token。它适合 RAG、长对话和长文档问答场景，可降低推理成本、减少延迟，并缓解长上下文中的信息丢失问题。

发布于 2025-12-28