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人工智能 #Agent Studio#AI Agent#企业微信#A2A#MCP#Claude Agent SDK#本地部署

用 Agent Studio 搭建企业微信可访问的个人 Agent 工作台

讲解 Agent Studio 如何把本地 AI Agent 接入企业微信，并通过隧道、A2A 网关、MCP Admin 和定时任务形成个人 Agent 工作台。包含安装配置、调用流程、适用场景以及与 OpenClaw 的差异。

发布于 2026-01-30
人工智能 #UltraRAG#RAG#MCP#YAML#知识库问答#Agent#DeepResearch

UltraRAG 3.0：用 YAML 和 MCP 搭建可观察的 RAG 应用

UltraRAG 3.0 是一个基于 MCP 的轻量级 RAG 开发框架，用 YAML 描述推理流程，用组件化方式组织检索、重排、生成等环节。它适合知识库问答、DeepResearch、多轮推理等需要透明编排和快速迁移的场景。

发布于 2026-01-29
人工智能 #Clawdbot#AI Agent#MCP#Local-first#Telegram Bot#Node.js#Bun#安全

Clawdbot 本地优先 AI 助手：架构、部署与安全边界

Clawdbot 是一个运行在本地机器上的 AI Agent，可以通过 Telegram、Slack、iMessage 等聊天入口访问本地文件、终端和浏览器。这里从架构、部署、MCP 技能扩展和安全边界几个角度讲清它的工作方式与使用注意事项。

发布于 2026-01-28
后端 #Claude Code#AI 编程#Prompt 工程#MCP#SubAgent#代码审查#研发流程

Claude Code AI 辅助开发实践：对话流、Plan 模式与子代理协作

围绕 Claude Code 的 AI 辅助开发实践，讲清对话流设计、Plan 模式、CLAUDE.md、SKILL、MCP 和子代理协作的使用方法，并给出复杂需求拆分、质量控制和团队落地策略。

发布于 2026-01-26
人工智能 #Claude#AI Agent#Skills#MCP#大模型#渐进式披露#工具调用

Claude Skills 的设计思路：用文件、脚本和渐进式加载扩展 AI Agent

Claude Skills 将领域规范、工作流、参考资料和脚本封装成可版本化的文件包，让通用 AI Agent 在需要时按需加载专业知识。核心机制包括文件化技能包、渐进式披露、脚本工具化，以及与 MCP 服务器协同连接外部系统。

发布于 2026-01-24
人工智能 #AI Infra#LLM#分布式推理#MoE#TileLang#强化学习#Agent#MCP

AI Infra 六个关键方向：从分布式推理到 Agent 沙箱

AI Infra（人工智能基础设施）的优化重点正在从单纯堆硬件，转向模型、系统、网络、编译器和运行时的协同设计。围绕分布式推理、Tile 编程、RL 训推分离、模型系统协同、Agent Infra 和超节点硬件六个方向，梳理大模型训练与推理基础设施的核心机制。

发布于 2026-01-23
人工智能 #Agent Skills#AI Agent#MCP#A2A#LLM#自然语言查数#指标归因#SQL

Agent Skills 在数据分析 Agent 中的工程化实践

Agent Skills 可以把领域知识、操作流程、脚本和资源封装成可复用的能力单元，让 AI Agent 在需要时动态加载。围绕自然语言查数和指标归因分析两个数据场景，讲清 Agent Skills 与 MCP、A2A 的边界、技能目录结构、SKILL.md 写法以及落地时的安全注意事项。

发布于 2026-01-22
后端 #Assistant Agent#Spring AI Alibaba#Code-as-Action#GraalVM#MCP#知识检索#AIOps

Assistant Agent：基于 Spring AI Alibaba 的 Code-as-Action 智能助手框架

Assistant Agent 是一个基于 Spring AI Alibaba 的企业级智能助手框架，核心思路是让智能体生成并执行代码来编排工具。它适合构建智能客服、运维诊断助手、业务助理和 AIOps 场景，并提供评估、动态 Prompt、经验学习、触发器、回复渠道和工具扩展能力。

发布于 2026-01-15
人工智能 #Cursor#AI Agent#上下文工程#MCP#Agent Skills#Token 优化

Cursor 动态上下文发现：让代码 Agent 按需读取工具、历史和终端输出

Cursor 的动态上下文发现把工具输出、聊天历史、MCP 工具描述、终端会话等长内容放进文件，只在任务需要时让代码 Agent 主动检索和读取。这样可以减少上下文窗口中的无关信息，降低 token 消耗，并缓解摘要丢失细节、工具描述膨胀、终端日志过长等问题。

发布于 2026-01-08
人工智能 #Agent#上下文工程#大语言模型#MCP#工具调用#LangGraph#LangSmith

Agent 上下文工程实战：从提示词、状态管理到 MCP

Agent 系统的稳定性不只取决于提示词，更取决于上下文如何组织。围绕状态表达、工具调用、记忆管理、MCP 结构化协议和可靠性工程，系统讲清上下文工程在 Agent 架构中的设计方法。

发布于 2026-01-07