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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 #CodeWiki#LLM#代码文档#层次化模块拆解#代码理解#仓库级文档

CodeWiki 如何用层次化模块拆解生成仓库级代码文档

CodeWiki 的核心思路是把大型代码仓库拆成多层模块，让大语言模型先理解底层代码，再逐层汇总成系统级文档。重点讲清仓库级代码文档生成的难点、层次化模块拆解的工作机制、工程落地流程和常见坑。

发布于 2025-11-12
人工智能 #AI Agent#MCP#LLM#工具调用#代码执行#沙箱

用代码执行降低 MCP Agent 的工具调用成本

MCP 让 AI Agent 能连接大量外部工具，但工具定义和中间结果会快速占满上下文窗口。代码执行范式把 MCP 工具封装成代码 API，让 Agent 通过编写代码完成工具组合，从而减少 Token 消耗、降低延迟，并改善大数据处理、隐私保护和状态持久化。

发布于 2025-11-05
人工智能 #LLM#AI Agent#上下文工程#RAG#Claude Code#Manus#Spec-Driven Development

从提示词工程到上下文工程：Agent 系统的信息管理方法

上下文工程关注的不再是单条提示词怎么写，而是如何为大语言模型动态组织指令、记忆、工具、检索结果和输出格式。围绕 LangChain、Claude Code、Manus 和 Kiro 的实践，可以看到 Agent 系统从 Prompt 驱动走向 Context 驱动的工程化路径。

发布于 2025-10-24
人工智能 #Claude#AI Agent#Skills#MCP#LLM#上下文工程#Prompt Engineering

Claude Skills 工作机制：用标准化能力包管理 AI Agent

Claude Skills 将 Agent 完成特定任务所需的指令、脚本、参考资料和素材打包成标准文件夹。内容围绕目录结构、分层加载机制、与 MCP 的关系，以及开发者如何用同样模式管理自研 Agent 能力库展开。

发布于 2025-10-19
人工智能 #LLM#AI Agent#Vibe Coding#Prompt Engineering#Context Engineering#人机协同#软件可靠性

Vibe Coding 的可靠性边界：从 LLM 概率本质到 AI 协同工程

LLM 不是确定性的开发者，而是基于上下文预测 Token 的概率模型。围绕 p^n 成功率衰减、上下文舒适区、Unknown Unknown 错误和责任边界，讲清如何设计更可靠的人机协同开发流程。

发布于 2025-10-15
人工智能 #AI Agent#Multi-Agent#LLM#RAG#工作流编排#LLMOps

多智能体 Agent 框架选型：从学习原型到生产落地的 10 个框架

多智能体框架的差异主要体现在协作抽象、工具调用、状态管理、可观测性和部署能力上。围绕 Swarm、OpenAI Agents SDK、Qwen-Agent、Dify、CrewAI、AutoGen 等 10 个框架，梳理学习、开发、生产三个阶段的选型思路。

发布于 2025-10-13
后端 #Spring AI Alibaba#AI Agent#定时任务#工作流#人机协同#Cron#LLM

使用 Spring AI Alibaba 构建后台定时运行的 AI Agent

后台定时 Agent 能按计划自动采集数据、调用大语言模型分析结果，并在风险场景中触发人工确认。围绕 Spring AI Alibaba 的 StateGraph、CompiledGraph 和 schedule 机制，讲清定时 Agent 的设计方式、代码实现和落地注意事项。

发布于 2025-10-11
人工智能 #Agentic Context Engineering#LLM#上下文工程#智能体#提示词优化#长上下文#KV 缓存

Agentic Context Engineering：用可演化上下文让 LLM 无需微调持续改进

Agentic Context Engineering 将系统提示、记忆、工具经验和领域规则组织成可持续演化的“作战手册”，让大型语言模型在不更新参数的情况下通过执行反馈改进表现。这里讲清 ACE 的问题背景、生成器-反思器-整编器架构、增量更新机制、实验结果和适用边界。

发布于 2025-10-11
人工智能 #LLM#可解释性#概念描述#稀疏自编码器#注意力头#因果评估

用概念描述解释大语言模型内部机制：从神经元到电路

概念描述是一种用自然语言解释大语言模型内部组件功能的方法。它不再依赖固定标签，而是借助另一个语言模型为神经元、注意力头、SAE 特征和电路生成开放词汇解释，并通过预测、干预和人工评估检验解释是否可靠。

发布于 2025-10-03