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AI 生成代码的真实安全风险：使用趋势、漏洞特征与治理框架

AI 生成代码已经进入真实项目，但功能正确不等于安全可靠。围绕 GitHub 开源项目与 CVE 修复数据，梳理其使用趋势、漏洞类型、攻击面特征，并给出评测、模型增强和人机协同治理方案。

发布于 2025-12-19
人工智能 #LLM#推理模型#Temperature#解码策略#Sampling#Looping

推理模型为什么不再鼓励手动设置 temperature

推理模型正在弱化甚至限制 temperature 参数，低温采样不再稳定地带来可靠性，反而可能诱发循环输出和性能下降。这里从解码原理、模型现象和工程实践三个角度，讲清 temperature 退场的原因以及代码里该怎么处理。

发布于 2025-12-18
前端 #Next.js#Draw.io#LLM#Text-to-Diagram#Image-to-Diagram#Docker

Next AI Draw.io：用大模型生成和编辑 Draw.io 流程图

Next AI Draw.io 把大语言模型和 Draw.io 结合起来，可以用自然语言生成流程图、架构图和 UML 图，也能基于已有图表继续修改。它适合快速产出可编辑的图表初稿，再交给人工做细节调整。

发布于 2025-12-18
人工智能 #LangGraph#LangChain#Multi-Agent#LLM#Supervisor#Swarm#MCP#LangGraph4j

LangGraph 多智能体应用开发：图工作流、状态管理与 Supervisor/Swarm 架构

LangGraph 用有向图组织大语言模型应用的执行流程，适合构建有状态、可分支、可循环、可人工干预的多智能体系统。内容覆盖 State、Node、Edge、Reducer、条件边、检查点、时间旅行、人机协作、MCP 集成，以及 Supervisor、Swarm 和 Java 版本 LangGraph4J 的使用方式。

发布于 2025-12-16
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
人工智能 #AI Agent#上下文工程#LLM#工具调用#记忆管理#CAMEL

AI Agent 上下文清洗：摘要、工作流记忆与工具输出缓存

AI Agent 在长任务中会把工具结果、搜索内容和调试过程持续塞进 LLM 上下文，导致成本上升和决策变差。围绕上下文摘要、工作流记忆、工具输出缓存三种方法，讲清如何保留关键信息、复用任务经验，并降低工具调用结果对上下文窗口的污染。

发布于 2025-12-09
人工智能 #AI Agent#LLM#LangGraph#AutoGen#Semantic Kernel#MCP#RAG#smolagents

AI Agent 学习路线：6 个 GitHub 开源项目怎么选

AI Agent 学习容易卡在框架太多、概念太散、案例太杂。这里按底层原理、实战案例、课程体系、企业级开发和多框架对比六个方向，梳理 6 个适合系统学习智能体开发的 GitHub 开源项目。

发布于 2025-12-09
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
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#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