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人工智能 #AgentScope-Java#Agent#SKILL#渐进式披露#Tool Calling#RAG#ReAct

AgentScope-Java Skill 渐进式披露机制：让多能力 Agent 按需加载上下文

多能力 Agent 如果把所有领域知识都塞进 System Prompt，会浪费上下文并降低可扩展性。AgentScope-Java 的 Skill 机制通过元数据、指令、资源三层加载，让 Agent 先知道可用能力，再按任务加载 SOP、参考文档和脚本。

发布于 2026-02-04
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 #MemOS#AI Agent#大语言模型#知识库#RAG#长期记忆

MemOS 入门：把 AI 长期记忆和知识库分开管理

MemOS 把 AI 应用里的长期记忆、知识库、工具调用轨迹和上下文调度拆开管理，避免每次对话都从零开始。这里讲清 MemOS 与传统 RAG 的区别、核心架构、记忆类型以及接入知识库和对话循环的基本做法。

发布于 2026-01-20
人工智能 #AI客服#大模型#Workflow#Agent#RAG#Dify#Langfuse#上下文工程

电商 AI 客服从 0 到 1：Workflow、RAG 与评测闭环落地

电商客服场景里，AI 客服要同时处理商品咨询、售后政策、订单物流和历史问答。围绕从 0 到 1 的落地过程，讲清 Workflow 与 Agent 的取舍、Dify 与工程化代码的边界、RAG 知识工程、上下文组装和评测反馈闭环。

发布于 2026-01-13
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
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 #大模型#Agent#RAG#PRD#系统分析#LoRA#代码生成

用大模型智能体打通 MRD、PRD、系统分析与代码骨架生成

围绕业务诉求到研发交付的链路，讲解如何用大模型智能体完成 MRD 到 PRD、PRD 到系统分析、系统分析到代码骨架生成，并结合 RAG、模型微调和文档测评提升需求理解与输出质量。

发布于 2025-12-31
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 #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
人工智能 #AI Agent#GUI Agent#Open Interpreter#Windows UI Automation#VLA#RAG#OSWorld

8 个能控制电脑的开源 AI Agent 项目对比

AI 控制电脑通常有终端执行、截图识别、系统原生接口和端到端视觉动作模型几种路线。围绕 Open Interpreter、Self-Operating Computer、Agent S、UFO、Cradle、OS-Copilot、ShowUI、UI-TARS Desktop，梳理它们的工作方式、适用场景和使用风险。

发布于 2025-12-22